基于贝叶斯分类器的模式识别可视化分析MATLAB项目

资 源 简 介

该项目实现了一个完整的贝叶斯分类器系统，能够训练模型、预测新样本并可视化分类结果。适用于模式识别任务的分析与演示，便于理解贝叶斯算法的分类机制。

详 情 说 明

基于贝叶斯分类器的模式识别可视化分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于贝叶斯决策理论的完整模式识别分类系统。系统采用最大后验概率估计方法，能够对给定的训练数据进行模型学习，并对测试样本进行分类预测。通过直观的可视化界面，展示分类决策边界和分类结果，为模式识别研究提供有力的分析工具。

功能特性

• 贝叶斯分类器训练：支持参数化概率密度估计（如高斯分布）和非参数化方法
• 智能分类预测：基于训练得到的模型对新样本进行类别判断
• 结果可视化：二维特征空间中展示决策区域和样本点分布

- 绿色标记：正确分类的样本 - 红色标记：错误分类的样本 - 色系背景：不同类别的决策区域

• 性能评估：提供准确率、混淆矩阵等量化评估指标
• 参数灵活配置：支持自定义先验概率、分布假设等参数设置

使用方法

1. 准备数据：准备训练数据集（N×D矩阵）和测试数据集（M×D矩阵），确保包含相应的类别标签向量
2. 设置参数：根据需求配置概率分布类型、先验概率等可选参数
3. 运行系统：执行主程序开始模型训练和分类分析
4. 查看结果：系统将输出分类模型参数、预测结果、性能报告和可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MATLAB图形绘制功能
• 具备统计和机器学习工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括数据加载与预处理、贝叶斯分类器模型的训练过程、测试样本的分类预测实现、分类性能的全面评估计算以及分类结果和决策边界的可视化展示。该文件作为系统的统一入口，协调各功能模块有序执行，确保整个分析流程的完整性和连贯性。