MATLAB贝叶斯网络分类器：结构学习与概率推理工具箱

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现贝叶斯网络分类器，支持从数据自动学习网络结构、参数估计与概率推理。可高效处理复杂依赖关系的数据分类任务，适用于机器学习与数据分析场景。

详 情 说 明

基于贝叶斯网络的分类器设计与实现

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的贝叶斯网络分类系统，实现了从数据到完整分类模型的自动化构建流程。系统核心功能包括网络结构学习、参数估计与概率推理，能够有效处理具有复杂依赖关系的数据分类问题。通过图形化界面直观展示网络结构和分类结果，为理解变量间的概率依赖关系提供有力工具。

功能特性

• 智能结构学习：基于训练数据自动构建最优贝叶斯网络有向无环图结构
• 精确参数估计：采用最大似然估计算法计算各节点的条件概率分布
• 高效概率推理：支持批量测试样本分类和单样本交互式概率查询
• 可视化分析：提供网络拓扑图、混淆矩阵、分类精度等多维度结果展示
• 灵活输入输出：支持多种数据格式输入，可导出条件概率表等详细结果

使用方法

1. 数据准备：将训练数据保存为MATLAB表格格式（.mat或.csv），确保包含特征列和类别标签列
2. 模型训练：运行主程序，加载训练数据集，系统自动完成网络结构学习和参数估计
3. 分类预测：导入测试数据集（需与训练集特征结构一致），获取预测标签和分类准确率
4. 结果分析：查看生成的可视化网络结构图、混淆矩阵及详细分类报告
5. 交互查询：通过实时推理界面输入特征值，获取特定样本的类别概率分布

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了项目的核心处理流程，主要包括数据预处理、贝叶斯网络结构学习算法的调用、模型参数的最大似然估计、基于推理引擎的分类预测执行、图形用户界面的初始化与交互控制，以及分类结果的可视化输出生成等功能模块。该文件作为系统入口，协调各组件完成从数据输入到结果输出的完整分类任务。