基于MATLAB的稀疏贝叶斯学习算法实现平台

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现UCLA稀疏贝叶斯学习算法，提供完整的概率推断框架。通过贝叶斯方法自动筛选高维数据特征，支持稀疏信号恢复和模式识别，适用于机器学习与数据分析应用场景。

详 情 说 明

UCLA稀疏贝叶斯学习算法实现与验证平台

项目介绍

本项目基于UCLA开发的稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning, SBL)算法，采用MATLAB实现了完整的概率推断框架。系统通过贝叶斯方法自动选择相关特征，实现高维数据的稀疏建模。适用于回归、分类和信号处理等多种机器学习任务，能够有效处理特征维度高、样本量相对有限的实际问题。

功能特性

• 自动相关性检测(ARD)：通过超参数自动识别并保留最相关的特征
• 超参数优化：基于证据最大化原理自动优化模型超参数
• 稀疏信号重构：实现高维空间中的稀疏信号精确重构
• 模型证据最大化：采用Type-II最大似然方法优化模型证据
• 多任务支持：适用于回归分析、分类识别和信号处理等多种应用场景

使用方法

输入数据格式

1. 训练数据矩阵：m×n维数值矩阵，m为样本数，n为特征维度
2. 目标向量：m×1维响应变量（回归问题为连续值，分类问题为离散标签）
3. 可选参数：超参数初始值、收敛阈值、最大迭代次数等配置参数
4. 测试数据：需要预测的新样本特征矩阵

输出结果

1. 稀疏权重向量：筛选后的特征权重系数，具有高度稀疏性
2. 预测结果：测试样本的预测值或分类概率
3. 模型参数：优化后的超参数值、噪声方差估计
4. 收敛曲线：迭代过程中的似然函数变化轨迹
5. 稀疏特征索引：被选择的特征位置标识

基本操作流程

% 加载数据 load('dataset.mat'); % 包含X_train, y_train, X_test

% 运行稀疏贝叶斯学习算法 results = main(X_train, y_train, X_test);

% 查看稀疏权重和预测结果 sparse_weights = results.weights; predictions = results.predictions;

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 推荐内存：8GB以上（处理高维数据时建议16GB）
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了稀疏贝叶斯学习算法的核心推断流程，包括模型初始化、证据最大化迭代优化、超参数自动更新、稀疏权重估计以及预测结果生成等功能模块。该文件整合了完整的概率推断框架，能够根据输入数据自动配置算法参数，执行高效的稀疏特征选择，并提供收敛监控和结果验证能力。