MATLAB实现的朴素贝叶斯分类算法与性能评估系统

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的朴素贝叶斯分类器实现，包含数据预处理、模型训练、预测分类和性能评估四大模块。支持离散与连续数据的自动识别，分别采用多项式分布和高斯分布进行概率估计，适用于多种分类场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的朴素贝叶斯分类算法实现与性能评估系统

项目介绍

本项目是一个完整的朴素贝叶斯分类器实现，基于MATLAB平台开发。系统实现了从数据预处理到模型训练、预测分类和性能评估的全流程功能。通过概率建模和贝叶斯定理计算，系统能够自动识别数据类型并采用相应的概率估计方法，为分类问题提供可靠的解决方案。

功能特性

• 多数据类型支持：自动识别离散型和连续型数据，分别采用多项式分布和高斯分布进行概率估计
• 完整的分类流程：包含数据预处理、模型训练、预测分类和性能评估四大核心模块
• 稳健的概率计算：采用拉普拉斯平滑处理零概率问题，确保模型稳定性
• 全面的性能评估：支持交叉验证，提供准确率、精确率、召回率、F1分数等多维度评估指标
• 灵活的参数配置：可自定义平滑系数α，适应不同的数据特征需求

使用方法

基本使用流程

1. 准备数据：准备训练数据集（m×n矩阵）、训练标签（m×1向量）、测试数据集（k×n矩阵）
2. 设置参数：可选设置平滑系数α（默认值为1）
3. 运行分类器：调用主函数执行分类任务
4. 获取结果：系统返回预测标签、概率矩阵、模型参数和性能报告

代码示例

% 加载数据 load('training_data.mat'); % 训练数据 load('training_labels.mat'); % 训练标签 load('test_data.mat'); % 测试数据

% 设置参数（可选） alpha = 1; % 平滑系数

% 运行朴素贝叶斯分类器 [predictions, probabilities, model_params, performance] = main(training_data, training_labels, test_data, alpha);

% 查看性能报告 disp('准确率:'); disp(performance.accuracy); disp('混淆矩阵:'); disp(performance.confusion_matrix);

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：统计和机器学习工具箱
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上用于处理大型数据集）
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

主程序文件整合了数据预处理、模型训练、预测分类和性能评估的核心功能，实现了完整的朴素贝叶斯分类流程。该文件负责协调各个功能模块的协作，包括自动识别数据类型、计算先验概率和条件概率、执行拉普拉斯平滑处理、进行最大后验概率估计以及生成全面的性能评估报告。通过统一的接口，用户可以便捷地完成从数据输入到结果输出的整个分类任务。