MATLAB实现的朴素贝叶斯分类器系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发了一个完整的朴素贝叶斯分类器，涵盖数据预处理、模型训练、分类预测与性能评估。支持离散/连续特征处理，集成拉普拉斯平滑以避免零概率问题，适用于多类数据分类任务验证。

详 情 说 明

基于MATLAB的朴素贝叶斯分类器实现与验证系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的朴素贝叶斯分类器系统，专门用于处理多种数据类型的分类任务。系统基于概率统计计算与贝叶斯定理，采用特征条件独立性假设，结合拉普拉斯平滑技术解决零概率问题。该系统提供了从数据预处理到模型评估的全流程解决方案，支持离散型和连续型特征数据的处理，能够有效应用于实际分类问题。

功能特性

• 多数据类型支持：同时处理离散型和连续型特征数据
• 完整分类流程：包含数据预处理、模型训练、预测分类和性能评估四大模块
• 概率优化处理：采用拉普拉斯平滑技术处理零概率问题，提高模型稳定性
• 全面评估体系：提供准确率、精确率、召回率、F1分数等多维度性能指标
• 可视化分析：生成混淆矩阵热力图和类别概率分布图，直观展示分类效果
• 稳健性验证：支持交叉验证功能，确保模型性能评估的可靠性

使用方法

输入数据格式

1. 训练数据集：m×n的数值矩阵或表格，其中m为样本数量，n为特征维度，最后一列为类别标签
2. 测试数据集：k×n的数值矩阵或表格，特征维度与训练数据一致（不含标签列）
3. 可选参数：平滑系数α值、特征类型标识（离散/连续）、先验概率设置

输出结果

1. 分类预测结果：测试样本的预测类别标签向量
2. 概率分布报告：每个测试样本属于各个类别的后验概率矩阵
3. 模型评估指标：准确率、精确率、召回率、F1分数等性能指标
4. 可视化结果：混淆矩阵热力图、类别概率分布图

基本操作流程

1. 准备训练数据和测试数据
2. 设置模型参数（如需要）
3. 运行主程序进行模型训练和预测
4. 查看分类结果和性能评估报告
5. 分析可视化图表优化模型

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：至少4GB RAM（根据数据集大小调整）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，实现了数据加载与预处理、朴素贝叶斯模型训练、概率计算与分类预测、模型性能评估与指标计算、结果可视化展示以及交叉验证功能。该文件作为系统的主要入口，协调各模块协同工作，确保分类任务的完整执行流程。