MATLAB实现的基于贝叶斯分类器的身高体重性别识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB构建了一个二维特征的性别分类器，基于贝叶斯决策理论，假设男女身高体重数据服从正态分布，通过最大似然估计学习参数。系统能够根据输入的身高和体重数据预测性别，适用于模式识别与统计学习教学演示。

详 情 说 明

基于贝叶斯分类器与正态分布参数估计的身高体重性别分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于监督学习的二维特征性别分类器。系统采用贝叶斯决策理论，假设男性和女性的身高体重数据分别服从二维正态分布，通过最大似然估计方法学习分布参数（均值向量和协方差矩阵）。建立分类模型后，能够根据输入的身高体重数据预测性别类别，并提供分类置信度评估。

功能特性

• 参数估计：使用最大似然估计方法自动学习男性和女性身高体重数据的二维正态分布参数
• 性别分类：基于贝叶斯决策理论实现对新样本的性别分类预测
• 置信度评估：提供每个测试样本属于男女两类的后验概率值
• 性能评估：计算模型在测试集上的分类准确率
• 模型参数输出：返回训练得到的男女两类分布的均值向量和协方差矩阵

使用方法

1. 准备训练数据：准备包含身高(cm)、体重(kg)和性别标签(男/女)的n×3矩阵作为训练集
2. 准备测试数据：准备待分类的身高体重数据，格式为m×2数值矩阵
3. 运行分类系统：执行主程序文件启动分类过程
4. 获取结果：系统将输出分类结果、后验概率、模型参数和分类准确率

系统要求

• MATLAB环境（推荐使用较新版本）
• 基本的统计工具箱支持
• 足够的内存空间以处理训练和测试数据

文件说明

主程序文件整合了数据加载、模型训练、参数估计、分类预测和结果评估等全套流程。具体实现了训练数据的预处理与正态分布参数的最大似然估计，构建了基于贝叶斯决策规则的分类器，能够对测试样本进行性别判别并计算相应的后验概率，同时提供模型性能的定量评估和关键参数的输出展示。