matlab代码实现朴素贝叶斯算法

资 源 简 介

matlab代码实现朴素贝叶斯算法

详 情 说 明

朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法，特别适合处理高维数据。在Matlab中实现该算法主要涉及三个关键步骤：概率计算、先验估计和分类预测。不同于直接调用现成工具箱，手动实现能更好地理解算法核心。

算法实现通常从数据预处理开始，需要将样本特征和类别标签分离。对于离散型特征，计算每个特征值在不同类别下的条件概率；连续型特征则假设其服从高斯分布，计算均值和方差。训练阶段的核心是统计各类别出现频率作为先验概率，并构建条件概率表。

预测阶段对测试样本计算各类别的联合概率，选择概率最大的类别作为预测结果。为了避免数值下溢问题，实际实现中常采用对数概率相加代替原始概率相乘。函数封装时要特别注意输入数据的维度和类型检查，确保特征一致性。

该实现虽然基础，但包含了概率平滑处理等细节。相比直接使用fitcnb函数，自定义实现更灵活，能根据数据特点调整概率计算方式。对于文本分类等特定场景，可进一步扩展为多项式或伯努利朴素贝叶斯变体。