MATLAB综合分类与聚类算法集成工具包

资 源 简 介

该项目是一个功能全面的MATLAB算法开发箱，专门针对机器学习中的分类与聚类任务设计。其核心功能包括实现了基于概率统计的朴素贝叶斯分类器（支持高斯分布、多项式分布建模）、基于距离度量的K-means及其变体聚类算法、K-近邻分类器以及支持向量机等主流算法。项目在实现方法上注重算法的可视化与易用性，通过MATLAB强大的矩阵运算能力，实现了高效的参数迭代、后验概率计算以及空间距离优化。应用场景广泛应用于工业数据分析、生物信息学基因分类、市场细分预测、手写体识别以及文本情感分类。工具包不仅包含了算法主体代码，

详 情 说 明

项目介绍

MATLAB综合分类与聚类算法集成工具包是一个专为机器学习初学者和科研人员设计的开发箱。该工具包集成了多种经典的监督学习与无监督学习算法，提供从原始数据生成、预处理、模型训练到多维度性能评估及可视化的全流程解决方案。通过对底层数学逻辑的MATLAB矩阵化实现，该项目不仅展示了算法的运行机制，也为用户提供了高效、稳定的仿真实验平台。

功能特性

1. 算法多样化：涵盖了基于概率分布的朴素贝叶斯分类、基于距离度量的K-近邻分类、基于最优超平面的支持向量机以及经典的K-means聚类算法。
2. 完整的数据流管道：内置了包括模拟数据生成、Z-score标准化处理以及利用主成分分析（PCA）进行的降维处理。
3. 严格的评估体系：系统能够自动计算并展示宏平均（Macro-average）下的准确率、精确率、召回率、F1分数。
4. 概率与判别分析：朴素贝叶斯模型支持后验概率输出，并由此计算多分类问题的AUC指标。
5. 综合可视化中心：集成化的仪表盘展示，包括原始特征投影、聚类簇分布、混淆矩阵热图以及模型性能对比柱状图。

核心实现逻辑

主控制脚本按照科学计算的标准流程执行：

第一步：数据集构建。利用多元正态分布函数生成三个具有特定均值向量和单位协方差矩阵的聚类中心，构建出包含300个样本、4维特征的模拟数据集。

第二步：特征工程。对数据进行零均值标准化，确保各维度特征对模型贡献的公平性。同时通过PCA算法提取前两个主成分，为后续的高维可视化奠定基础。

第三步：数据分割。采用7:3的比例将数据集划分为训练集与测试集，保证评估结果的有效性。

第四步：并发训练与预测。系统依次调用手动实现的高斯朴素贝叶斯和KNN算法，并结合内置的一对多策略SVM模型完成分类任务。对于聚类任务，系统则在标准化后的全量数据上执行K-means迭代。

第五步：量化评估。通过对比真实标签与预测标签，基于混淆矩阵计算各项分类指标，并对朴素贝叶斯的后验概率进行归一化处理以计算AUC。

第六步：结果驱动决策。将所有算法的数值表现以格式化表格形式输出在控制台，并弹出图形窗口进行空间分布分析。

关键算法与函数分析

1. 高斯朴素贝叶斯：该算法通过计算各类别下特征的均值和标准差来建立概率模型。在预测阶段，利用对数似然技术防止概率连乘导致的数值下溢，并结合先验概率计算后验分布。

1. 手动实现KNN：基于欧氏距离度量，计算测试样本与训练集所有样本的距离。通过对距离排序获取前K个最邻近样本，并采用众数投票法确定分类结果。

1. K-means聚类核心实现：通过随机初始化质心，交替执行簇分配（寻找最近中心）与重心更新（计算簇内均值）两个步骤。代码中包含收敛判断机制，若簇分配不再变化则提前终止迭代。

1. 多分类评估模块：针对分类结果，该模块不仅计算整体准确率，还深入计算每个类别的TP、FP、FN值。通过计算宏平均精确率和召回率，全面反映模型在类别不平衡或多类情况下的泛化性能。

1. SVM集成接口：利用MATLAB内置的多分类纠错码模型（ECOC），采用支持向量机作为基分类器，通过一对多策略解决非线性空间下的分类挑战。

使用方法

1. 配置环境：确保MATLAB工作路径已切换至工具包根目录。
2. 运行主程序：在MATLAB命令行窗口输入该工具包入口函数名并回车。
3. 查看输出：

- 控制台：将实时显示各算法的准确率（ACC）、精确率（Prec）、召回率（Rec）以及F1分数的详细报表。 - 图形窗口：弹出可视化中心，用户可直观对比PCA投影后的原始类别分布与K-means的聚类效果，同时观察分类器的混淆矩阵。

系统要求

• 软件版本：MATLAB R2018b 或更高版本。
• 必备工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox（用于调用pca、fitcecoc、perfcurve等核心统计函数）。
• 硬件资源：标准办公电脑配置即可满足计算需求。