一个朴素贝叶斯的matlab实现算法

资 源 简 介

一个朴素贝叶斯的matlab实现算法

详 情 说 明

朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法，特别适合高维数据集。在MATLAB环境中实现该算法时，通常会利用其强大的矩阵运算能力来处理概率计算。

算法实现的核心分为三个步骤：首先计算每个类别的先验概率，这可以通过统计训练样本中各类别的占比获得；其次针对每个特征计算条件概率，对于连续变量通常假设服从高斯分布并计算均值和方差，对于离散变量则直接统计频率；最后对于新样本，将各类别的先验概率与条件概率相乘，取概率最大的类别作为预测结果。

MATLAB的实现优势在于其内置函数能高效处理概率分布计算，比如用normpdf函数计算高斯概率密度。同时要注意拉普拉斯平滑的处理，避免零概率问题。该实现虽然数学基础简单，但在文本分类等领域效果出色且计算效率高。