MATLAB实现的贝叶斯决策理论线性分类器实验系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB平台开发，完整实现了贝叶斯分类实验流程。系统支持二维数据集生成与加载，通过计算先验概率和类条件概率密度，运用贝叶斯公式推导后验概率，最终构建最小错误率贝叶斯分类器进行模式识别实验。

详 情 说 明

基于贝叶斯决策理论的线性分类器设计与实验系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的贝叶斯分类实验平台，基于贝叶斯决策理论构建线性分类器。系统提供了从数据生成、概率密度估计、决策面设计到性能评估的全流程实验环境，支持参数调整和不同分布假设下的分类效果对比分析。

功能特性

• 数据管理：支持生成或加载二维线性可分数据集
• 概率计算：自动计算各类别的先验概率和类条件概率密度
• 贝叶斯推理：基于贝叶斯公式推导后验概率计算
• 分类器设计：实现最小错误率贝叶斯分类器决策面设计
• 可视化分析：显示原始数据分布、决策边界和分类结果
• 性能评估：计算分类准确率、混淆矩阵等性能指标
• 参数实验：支持参数调整和不同分布假设下的分类效果对比

使用方法

数据输入

• 训练数据集：包含特征向量和类别标签的矩阵（N×3格式，前两列为特征值，第三列为类别标签）
• 测试数据集：可选测试集，格式与训练数据相同
• 参数设置：可自定义先验概率、分布参数（均值和协方差矩阵）
• 生成数据参数：如需生成模拟数据，需提供各类别的分布参数

输出结果

• 分类器模型：训练得到的决策函数参数、先验概率、类条件概率参数
• 决策边界：决策边界方程及可视化图形
• 分类结果：测试样本的预测类别标签及置信度
• 性能指标：分类准确率、召回率、精确率等评估指标
• 可视化图表：数据分布散点图、决策边界线、分类区域着色图
• 概率分布图：各类别的概率密度函数曲面图

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 统计学工具箱
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据预处理、概率参数估计、分类器训练与决策面构建、分类预测执行、性能指标计算以及多维度结果可视化。该文件作为系统的主要入口，协调各功能组件完成从数据输入到结果输出的完整分类实验流程，并支持用户通过参数配置实现不同的实验场景对比分析。