用matlab实现的朴素贝叶斯分类器

资 源 简 介

用matlab实现的朴素贝叶斯分类器

详 情 说 明

朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，其"朴素"体现在对特征条件独立性的假设上。在Matlab中实现该算法时，我们通常需要完成以下几个核心步骤：

首先需要处理Zoo数据集，这是UCI机器学习仓库中的一个经典数据集，包含101个动物样本，每个样本有16个属性和1个分类标签。数据集预处理阶段包括数据读取、特征划分和训练测试集分割。

特征工程阶段要注意，Zoo数据集包含混合类型的特征，包括布尔型、类别型和数值型。对于不同类型的特征需要采用不同的处理方法：布尔型和类别型特征可以直接使用，而数值型特征通常需要假设其服从正态分布。

模型训练阶段需要计算两个关键概率：先验概率（各类别在训练集中的出现频率）和条件概率（各特征在各个类别下的分布）。对于离散特征，直接统计频率即可；对于连续特征，则需要计算均值和标准差来构建正态分布。

在Matlab实现中，可以使用内置函数如normpdf来处理连续特征的正态分布计算。分类阶段只需将测试样本的特征值代入各个类别的概率模型中，选择后验概率最大的类别作为预测结果。

模型的评估通常采用准确率作为指标，在Zoo数据集上，朴素贝叶斯分类器往往能取得不错的效果，尽管其假设特征条件独立，这在实际情况中可能并不完全成立。