MATLAB朴素贝叶斯多类别数据分类系统

资 源 简 介

本项目实现了一个基于朴素贝叶斯算法的分类系统，可处理数值型和类别型混合数据。包含数据预处理、模型训练、预测与性能评估模块，支持高斯和多项式两种朴素贝叶斯实现方式，适用于多类别分类任务。

详 情 说 明

基于朴素贝叶斯算法的多类别数据分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的朴素贝叶斯分类器系统，专门用于处理数值型和类别型混合数据的多类别分类任务。系统基于概率统计原理，采用极大似然估计和拉普拉斯平滑技术，能够高效地进行数据分类和预测。该系统包含数据预处理、模型训练、分类预测和性能评估四大核心模块，支持高斯朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯两种算法实现，为用户提供全面的分类解决方案。

功能特性

• 混合数据类型支持：同时处理数值型特征和类别型特征的混合数据集
• 多类别分类能力：支持两个及以上类别的分类任务
• 双算法实现：提供高斯朴素贝叶斯（适用于连续特征）和多项式朴素贝叶斯（适用于离散特征）两种实现方式
• 完整的评估体系：输出分类准确率、召回率、F1分数等评估指标，并提供混淆矩阵可视化
• 参数可配置：支持平滑系数alpha值、先验概率分布类型等参数的自定义设置
• 概率输出：不仅输出预测标签，还提供每个样本属于各个类别的后验概率

使用方法

基本使用流程

1. 准备数据：确保训练数据为n×m维矩阵，训练标签为n×1维向量，测试数据为k×m维矩阵
2. 配置参数：根据数据类型设置合适的算法类型（高斯/多项式）和平滑系数
3. 模型训练：使用训练数据和标签训练朴素贝叶斯分类器
4. 预测分类：对测试数据进行分类预测
5. 评估结果：分析预测性能报告和模型参数

参数说明

• alpha：拉普拉斯平滑系数，用于防止零概率问题，默认值为1.0
• 先验概率分布：可选择均匀分布或根据训练数据分布计算

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 统计学工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 内存：至少4GB RAM（根据数据集大小调整）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了数据加载与预处理、特征类型识别与相应处理、朴素贝叶斯模型的训练与参数估计、测试数据的分类预测、模型性能的全面评估与可视化展示等核心功能，实现了从数据输入到结果输出的完整分类流程，并提供了用户交互界面便于参数设置和结果查看。