MATLAB朴素贝叶斯鸢尾花分类项目

资 源 简 介

该项目基于MATLAB平台，实现朴素贝叶斯算法对鸢尾花数据集进行分类。支持特征组合选择、模型训练与性能评估，提供可视化分类结果，适用于机器学习入门与实际应用验证。

详 情 说 明

基于朴素贝叶斯的鸢尾花数据集分类系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的鸢尾花分类系统，采用朴素贝叶斯分类算法对经典的鸢尾花数据集进行分类。该系统专为机器学习初学者设计，通过直观的数据预处理、模型训练和性能评估流程，帮助用户深入理解朴素贝叶斯算法的原理与实际应用。

系统能够处理包含150个样本的鸢尾花数据集，每个样本包含4个形态特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和对应的类别标签（Setosa、Versicolor、Virginica三种鸢尾花品种）。

功能特性

• 数据加载与预处理：支持直接调用MATLAB内置鸢尾花数据集或导入外部数据文件
• 特征选择灵活性：允许用户自主选择不同的特征组合进行模型训练
• 朴素贝叶斯分类：实现基于高斯分布的朴素贝叶斯分类算法
• 分类性能评估：提供分类准确率、混淆矩阵等多项评估指标
• 模型参数可视化：输出每个类别的特征均值和方差等关键参数

使用方法

1. 数据准备：系统自动加载MATLAB内置的鸢尾花数据集，也支持用户导入自定义格式的数据
2. 特征选择：根据需求选择参与训练的特征组合（可单选或多选四个特征）
3. 模型训练：系统使用训练集数据构建朴素贝叶斯分类器
4. 分类预测：利用训练好的模型对测试集样本进行分类预测
5. 结果分析：查看分类准确率、混淆矩阵等评估结果，分析模型性能

系统要求

• 平台要求：MATLAB R2016b或更高版本
• 工具包依赖：需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件集成了数据加载与预处理、特征选择界面交互、朴素贝叶斯分类器训练、样本分类预测、性能评估指标计算以及结果可视化展示等核心功能，为用户提供完整的分类系统操作流程。