MATLAB
实现基于生成对抗网络（
GAN）进行多特征分类预测的详细项目实例
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近年来，随着数据量的爆炸式增长与计算能力的飞跃，深度学习算法逐渐成为人工智能领域的核心驱动力。其中，生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）作为一种新兴的生成式深度学习模型，已在图像生成、数据增强、异常检测乃至序列建模等多个领域展现出卓越的能力。生成对抗网络独特之处在于，将生成器与判别器两部分通过对抗方式进行联合训练，通过彼此竞争促进模型逐步提升生成数据的真实性。
在实际业务场景中，如医学影像诊断、遥感图像分析、金融风险预测甚至智能制造等，数据往往具有高度的多样性与复杂性。传统算法在处理高维且特征丰富的数据时，常面临维度灾难、特征冗余、样本不均衡等难题，导致分类与预测性能有限。多特征分类预测即针对含有多维、多类型特征数据的分类任务，通过融合不同类型、维度的特征进行建模分析，能更有效地挖掘数据潜在价值并提升模型解释力与 ...