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基于MATLAB的模式识别分类系统：集成四种经典算法
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资 源 简 介
本项目实现了一个完整的模式识别分类系统，集成四种经典分类算法：平均样本法、平均距离法、最近邻法和近邻法。系统能够有效处理分类问题，适用于教学演示和实际应用。提供清晰的代码和示例，方便用户理解和使用。
详 情 说 明
模式识别分类系统
项目介绍
本项目实现了一个完整的模式识别分类系统，集成了四种经典分类算法，提供数据预处理、算法参数设置、分类性能评估和可视化展示等完整功能。系统能够有效处理多维特征数据，并通过多种评估指标全面分析算法性能。
功能特性
核心算法
- 平均样本法：计算各类别样本均值作为代表点进行分类
- 平均距离法：基于样本到各类别平均距离的最小值进行分类
- 最近邻法：根据测试样本与训练样本的最短距离确定类别
- K近邻法：通过K个最近邻样本的多数投票决定类别
系统功能
- 支持欧氏距离和曼哈顿距离两种度量方式
- 灵活的参数设置（K值、距离度量方式等）
- 全面的性能评估（准确率、混淆矩阵等）
- 丰富的可视化展示（样本分布、决策边界、性能对比等）
使用方法
输入数据格式
- 训练数据集：N×M矩阵，N为样本数量，M为特征维度，包含类别标签
- 测试数据集：P×M矩阵，P为测试样本数量，M为特征维度
- 算法参数：K近邻法的K值（默认K=3），距离度量方式选择
- 类别数量：整数，表示数据集中包含的类别总数
输出结果
- 测试样本的预测类别标签向量
- 各算法在测试集上的分类准确率百分比
- 详细的混淆矩阵展示分类错误分布
- 多种可视化图表：样本分布散点图、决策边界图、算法性能对比柱状图
- 各分类算法的计算时间统计
系统要求
- MATLAB R2018b 或更高版本
- 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
- 推荐内存：4GB以上
- 磁盘空间：至少500MB可用空间
文件说明
主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括数据加载与预处理模块、四种分类算法的调用执行、性能评估指标计算以及结果可视化展示。该文件整合了完整的处理流程，从输入数据读取开始，依次执行数据标准化处理、多种分类算法并行运算、分类结果统计分析和图形化结果展示，最终生成详细的性能报告和可视化图表。
