MATLAB贝叶斯分类器实验平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现多种贝叶斯分类器算法（朴素贝叶斯、高斯贝叶斯等），提供数据集共享管理、数据预处理工具及分类结果可视化功能，支持用户便捷开展分类实验与数据分析。

详 情 说 明

基于共享数据集的贝叶斯分类器实验平台

项目介绍

本项目是一个集成化的贝叶斯分类器实验平台，专注于实现多种贝叶斯分类算法并提供完整的数据科学实验流程支持。平台结合了机器学习算法、数据管理功能和可视化分析，为研究人员和学生提供了一个便捷的实验环境，用于比较不同贝叶斯分类器的性能表现。

功能特性

• 多算法支持：实现朴素贝叶斯、高斯贝叶斯等多种贝叶斯分类器
• 数据集共享：提供统一的数据集管理功能，支持用户上传、下载和共享数据集
• 数据预处理：内置数据清洗、特征选择、归一化等预处理工具
• 可视化分析：生成混淆矩阵、性能指标图表等可视化结果
• 模型验证：支持交叉验证和多种模型比较分析方法
• 结果导出：可导出分类模型文件及完整的实验报告

使用方法

1. 准备数据：准备CSV格式的训练数据集和测试数据集
2. 配置参数：选择分类器类型，设置先验概率、平滑参数等超参数
3. 运行实验：执行分类训练和预测流程
4. 分析结果：查看性能评估报告和可视化图表
5. 导出成果：保存模型文件和实验报告用于后续分析

系统要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见数据格式导入（CSV、Excel等）

文件说明

主程序文件整合了平台的核心功能模块，包括数据加载与预处理接口、多种贝叶斯分类算法的实现、模型训练与预测流程控制、性能评估指标计算以及结果可视化生成。该文件作为整个实验平台的调度中心，协调各功能模块的协同工作，为用户提供一体化的实验体验。