MATLAB分类
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基于LVQ神经网络的乳腺肿瘤智能诊断MATLAB系统
本项目利用MATLAB实现的LVQ神经网络，通过分析乳腺肿瘤细胞核的10个量化特征，自动学习并建立特征与肿瘤性质的映射关系，实现良恶性的二分类诊断。系统能够输出诊断结果及置信度，为医疗辅助决策提供可靠支持。 -
MATLAB实现的Bagging多分类集成学习系统
本项目基于MATLAB实现了经典的Bagging集成学习算法，通过自助采样构建多个基分类器并采用投票机制进行多分类任务。系统支持对数据集自动重采样与基分类器并行训练，有效提升分类稳定性与泛化能力。 -
基于RUSBoost的类别不平衡数据分类增强系统 - MATLAB项目
本项目实现了RUSBoost算法，专门针对类别不平衡数据分类问题。通过结合随机欠采样（RUS）与AdaBoost，有效平衡多数类和少数类样本，提升模型性能。适用于MATLAB环境，为数据科学家提供强大的分类工具。 -
MATLAB信号调制识别系统：基于包络与差分运算的智能分类
本项目利用MATLAB实现了QPSK、BPSK、AM、FM等调制信号的自动识别，通过提取信号包络和差分特征，结合高效分类算法，准确判别调制模式。适用于通信系统测试和信号分析场景。 -
基于ID3决策树算法的MATLAB数据分类系统
本项目完整实现了ID3决策树算法，涵盖信息增益计算、树形结构构建与分类预测功能，支持离散数据处理并内置可视化模块，便于分析决策路径。适用于机器学习教学与分类任务实践。 -
MATLAB实现线性判别分析(LDA)监督降维与分类系统
本项目基于MATLAB实现线性判别分析(LDA)算法，专门针对两类分类问题。通过最大化类间散度与类内散度比值，确定最优投影方向，将高维数据降维至一维空间，在保留关键判别信息的同时实现高效分类。 -
基于遗传算法优化SVM分类的MATLAB智能建模系统
本项目采用MATLAB实现遗传算法与支持向量机的智能集成，通过GA自动优化SVM关键参数（惩罚系数与核函数参数），显著提升分类模型的精度与泛化性能。系统包含完整的参数初始化、进化优化和模型验证流程，适用于模式识别与数据分类任务。 -
MATLAB实现的随机森林多类别分类系统
本项目基于MATLAB开发，采用随机森林算法处理多类别分类任务。系统集成数据预处理、模型训练、参数优化与评估模块，支持自动特征选择和交叉验证，并提供可视化分类结果与特征重要性分析，适合机器学习应用与教学演示。
