高维数据分类
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MATLAB实现高维空间正则化最优仿射判别分类系统
本项目基于ROAD方法开发MATLAB线性分类器，通过L1正则化处理高维特征选择问题，在保持计算效率的同时显著提升分类准确率，适用于基因表达数据与图像识别等场景。 -
MATLAB实现的基于支持向量机的高维数据分类系统
本项目利用MATLAB开发了一个高效的SVM分类器，专门处理高维数据的模式识别与分类任务。系统通过核函数映射和超平面优化，实现多类别自动分类，适用于复杂数据场景。 -
MATLAB中基于KNN算法的高维数据分类系统设计与实现
本MATLAB项目实现了完整的K近邻分类器，支持高维数据处理、多距离度量选择及K值动态调整。包含数据预处理到分类预测全流程，提供可视化结果展示，帮助进行高效数据分类。
