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基于Duda模式识别的MATLAB机器学习算法仿真系统
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资 源 简 介
本项目基于《Pattern Recognition》经典教材，在MATLAB环境下实现了概率密度估计（Parzen窗/最近邻法）和贝叶斯分类器设计两大核心模块，支持算法仿真与误差分析，适用于模式识别教学与研究。
详 情 说 明
基于Duda模式识别的机器学习算法仿真系统
项目介绍
本项目基于经典教材《Pattern Recognition》中的算法设计思想，构建了一个完整的模式识别算法仿真系统。系统实现了从概率密度估计到分类性能评估的全流程机器学习算法，提供直观的可视化界面和详细的性能分析，适用于教学演示和算法研究。功能特性
- 概率密度函数估计：支持Parzen窗法与最近邻法进行非参数密度估计
- 贝叶斯分类器：实现贝叶斯决策理论，包含误差分析和风险计算
- 线性判别函数：集成感知器算法和最小平方误差分类器
- 特征提取与降维：提供主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)方法
- 聚类分析：包含K-means聚类和层次聚类算法
- 性能评估：生成混淆矩阵、ROC曲线等全面评估指标
使用方法
- 数据准备：准备.mat或.csv格式的数值型数据集，或位图格式的图像数据
- 参数配置：根据算法需求设置相应参数（如聚类数量、核函数带宽等）
- 算法执行：选择需要运行的算法模块，系统将自动处理并展示结果
- 结果分析：查看生成的可视化图表（决策边界、特征投影等）和性能指标报告
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 操作系统：Windows 10/11，macOS 10.14+或Linux Ubuntu 16.04+
- 内存：至少4GB RAM（处理大型数据集建议8GB以上）
- 硬盘空间：至少1GB可用空间
