MATLAB朴素贝叶斯分类器优化实现与共享平台

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的朴素贝叶斯分类器实现，支持离散和连续数据分类，支持自定义数据集加载、模型训练与预测，并通过交叉验证评估性能。代码采用模块化设计，便于理解和使用。

详 情 说 明

基于MATLAB的朴素贝叶斯分类器优化实现与共享平台

项目介绍

本项目提供了一个基于MATLAB实现的朴素贝叶斯分类器算法，支持多种数据类型（离散、连续）的分类任务。代码采用模块化设计，便于用户理解、修改和扩展。项目包含示例数据集和详细的使用说明，所有代码开源共享，欢迎社区用户提交改进建议或错误报告。

功能特性

• 多数据类型支持：可处理离散型和连续型特征数据
• 灵活的概率模型：支持最大后验概率估计（MAP）
• 连续特征处理：提供高斯分布拟合和核密度估计两种方法
• 先验概率定制：支持均匀分布和经验分布两种先验概率设置
• 模型评估完善：支持交叉验证，提供准确率、混淆矩阵、ROC曲线等评估指标
• 用户友好接口：简洁的输入输出格式，便于集成使用

使用方法

数据准备

• 训练数据：MATLAB矩阵或表格格式（N×M），N为样本数，M为特征数，最后一列为标签列
• 测试数据：与训练数据特征维度一致的矩阵或表格（无标签列）

基本使用流程

1. 加载训练数据集
2. 设置模型参数（先验分布类型、连续特征处理方式等）
3. 训练朴素贝叶斯模型
4. 使用训练好的模型进行预测
5. 评估模型性能

参数配置示例

% 设置模型参数 params.prior = 'empirical'; % 先验概率：经验分布 params.continuous = 'gaussian'; % 连续特征处理：高斯分布

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱（部分功能依赖）
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能集成，包括数据加载与预处理、模型参数配置、训练过程执行、预测结果生成以及性能评估可视化。它提供了完整的分类任务处理流程，用户可通过修改配置参数快速适配不同的应用场景，并能够直观地查看模型训练效果和预测精度分析报告。