基于MATLAB的贝叶斯分类教学工具实现与可视化

资 源 简 介

本项目为MATLAB环境下的朴素贝叶斯分类器简易教学实现，包含完整的训练与预测流程，支持离散特征概率计算，通过直观的可视化帮助用户深入理解贝叶斯分类原理。

详 情 说 明

基于MATLAB的贝叶斯分类算法教学工具

项目介绍

本项目是一个专门为贝叶斯算法初学者设计的教学工具，通过MATLAB实现了简化的朴素贝叶斯分类算法。工具不仅包含了完整的分类器训练和预测流程，还提供了详细的算法步骤说明、中间结果展示以及丰富的可视化功能，帮助用户直观理解贝叶斯分类的原理和实现过程。

功能特性

• 完整的算法实现：包含朴素贝叶斯分类器的训练、预测全流程
• 概率计算核心：支持离散特征的先验概率和条件概率计算
• 教学导向设计：提供详细的算法步骤说明和中间结果展示
• 丰富的可视化：包含分类决策边界、概率分布等高线、特征分布等多种图表
• 易用性保障：内置示例数据集，代码注释详尽，便于学习和调试
• 性能评估：提供准确率、混淆矩阵等评估指标计算

使用方法

基本使用流程

1. 准备数据：输入训练数据集（n×m数值矩阵）和对应标签（n×1分类标签向量）
2. 设置参数：可选配置平滑系数、先验概率类型等参数
3. 训练模型：执行训练过程，获取先验概率和条件概率参数
4. 进行预测：输入测试数据（k×m数值矩阵），得到预测结果和后验概率
5. 查看结果：获取分类预测标签、后验概率矩阵及可视化图表

参数说明

• 平滑系数：用于避免零概率问题，默认值为1（拉普拉斯平滑）
• 先验概率类型：支持均匀先验或基于训练数据分布的估计

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，用于处理较大的数据集和可视化渲染

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能，包括数据加载与预处理、朴素贝叶斯分类器的训练过程、对新样本的预测分类、后验概率的计算与输出、多种可视化图表的生成（如决策边界和概率分布展示），以及分类性能的评估指标计算。该文件通过模块化的设计将算法各个步骤有机整合，为用户提供完整的贝叶斯分类学习体验。