MATLAB贝叶斯分类器模型构建与验证系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现完整的贝叶斯分类器系统，包含数据预处理、特征提取、模型训练和性能评估模块。支持多种数据集类型，能够自动计算概率参数，适用于连续和离散特征的分类任务。

详 情 说 明

MATLAB贝叶斯分类器模型构建与验证系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台实现了一个完整的贝叶斯分类器系统，集成了数据预处理、特征提取、模型训练、分类预测和性能评估等核心模块。系统采用贝叶斯概率统计理论，能够处理多种类型的数据集，自动计算先验概率和条件概率，并支持连续和离散特征的贝叶斯分类。通过直观的可视化界面，用户可以清晰地观察分类结果和模型性能指标。

功能特性

• 全面的数据处理流程：支持数据导入、清洗、预处理和特征工程
• 灵活的模型配置：可选择先验概率类型（均匀分布或基于训练集计算）和特征分布假设（高斯分布、多项式分布等）
• 多类型特征支持：兼容连续型和离散型特征变量
• 详细的概率输出：提供每个测试样本属于各个类别的后验概率矩阵
• 全面的性能评估：计算准确率、召回率、F1分数等多项性能指标
• 丰富的可视化展示：生成分类边界图、混淆矩阵热力图、ROC曲线等图表

使用方法

输入数据准备

1. 训练数据集：包含特征向量和对应类标签的矩阵或表格数据
2. 测试数据集：与训练集特征维度一致的特征向量集合
3. 参数设置：根据需要设置先验概率类型和特征分布假设

运行流程

1. 加载训练数据和测试数据
2. 配置模型参数（先验概率类型、特征分布假设等）
3. 执行模型训练过程
4. 进行分类预测
5. 查看性能评估结果和可视化图表

输出结果

• 分类预测结果：测试样本的预测类别标签向量
• 概率输出：每个测试样本属于各个类别的后验概率矩阵
• 模型评估报告：包含准确率、召回率、F1分数等性能指标
• 可视化图表：分类边界图、混淆矩阵热力图、ROC曲线等

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据加载与预处理、分类器参数初始化、概率模型构建、训练过程执行、预测功能实现以及结果可视化生成。该文件作为系统的入口点，负责协调各模块之间的数据流与控制逻辑，确保整个分类流程的顺利执行，并最终输出分类结果与性能分析报告。