线性分类器

资 源 简 介

线性分类器

详 情 说 明

线性分类器是一种常用的机器学习方法，用于将数据点划分为不同的类别。它通过构建一个线性决策边界来实现分类任务，适用于二分类或多分类问题。MATLAB 提供了强大的工具来实现线性分类器，并支持可视化实验过程。

### 实现思路

数据准备 首先，需要准备训练数据集和测试数据集。数据集通常包含特征向量和对应的标签。在 MATLAB 中，可以将数据存储在矩阵中，每行代表一个样本，每列代表一个特征。

训练分类器 MATLAB 提供了多种方式实现线性分类器，例如： `fitcsvm`（支持向量机）：适用于二分类问题，可以调整超参数优化模型。 `fitclinear`（线性分类模型）：适用于高维数据，计算效率较高。 `mnrfit`（多项逻辑回归）：适用于多分类问题。

评估模型 训练完成后，可以使用测试数据评估分类器的性能，计算准确率、混淆矩阵等指标。MATLAB 的 `predict` 函数可用于预测新数据点的类别。

可视化决策边界 通过绘制数据点及分类决策边界，可以直观地观察分类效果。`gscatter` 可用于散点图绘制，结合 `contour` 函数绘制决策边界。

### 实验分析

在实验报告中，可以包含以下内容： 数据集描述：介绍使用的数据规模、特征及类别分布。 模型选择：说明选择的分类器及参数调整过程。 结果对比：比较不同分类器的性能，如准确率、训练时间等。 可视化图表：显示训练数据、测试数据的分类效果，以及决策边界的变化（如不同分类器或参数的影响）。

MATLAB 的优势在于其丰富的内置函数和绘图能力，使得实现和验证线性分类器变得更加高效。