MATLAB MCMC贝叶斯推断工具箱发布

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB MCMC贝叶斯推断工具包，集成了多种MCMC采样算法和基于MCMC的高斯分类方法，包含详细使用文档，帮助用户高效完成贝叶斯建模与分析。

详 情 说 明

MATLAB MCMC贝叶斯推断工具箱

项目介绍

本项目是一个基于Markov chain Monte Carlo (MCMC)的贝叶斯推断工具包，旨在为用户提供完整的MCMC采样流程和基于MCMC的高斯分类方法。工具箱集成了多种经典采样算法实现，配备详细的使用文档，便于用户进行贝叶斯模型的后验分布估计和不确定性量化。适用于统计建模、模式识别、机器学习等多个应用场景。

功能特性

• 完整的MCMC采样流程：提供从先验分布设置到后验样本生成的全流程解决方案
• 多算法支持：实现了Metropolis-Hastings、Gibbs采样等多种经典MCMC算法
• 高斯过程分类：基于MCMC的高斯分类方法，支持不确定性量化
• 收敛性诊断：内置多种收敛诊断指标，确保采样结果可靠性
• 统计分析工具：提供后验分布样本的统计量计算和可视化功能
• 用户友好接口：简洁的函数接口设计，降低使用门槛

使用方法

基本MCMC采样示例

% 设置先验分布和似然函数 prior = @(theta) normpdf(theta, 0, 1); likelihood = @(theta, data) normpdf(data, theta, 1);

% 定义MCMC采样参数 options.iterations = 10000; options.step_size = 0.1;

% 执行MCMC采样 chain = mcmc_sampler(prior, likelihood, data, options);

% 分析后验分布结果 posterior_stats = analyze_chain(chain);

高斯分类应用

% 加载训练数据 [X_train, y_train] = load_classification_data();

% 配置高斯分类模型参数 model_params = struct('sigma', 1.0, 'length_scale', 0.5);

% 训练基于MCMC的高斯分类器 classifier = mcmc_gaussian_classifier(X_train, y_train, model_params);

% 对新数据进行预测 [predictions, uncertainties] = predict(classifier, X_test);

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100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心功能集成，包括MCMC采样器的统一调度、算法参数配置管理、后验分布估计的核心计算逻辑，以及收敛性诊断指标的综合评估。该文件作为工具箱的入口点，协调各个功能模块的协同工作，为用户提供简洁高效的调用接口，同时确保采样过程的稳定性和结果的可靠性。