MATLAB贝叶斯决策分类系统：最小错误率与最小风险双模式识别

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB贝叶斯决策分类器实现，支持最小错误率与最小风险两种决策模式。通过后验概率计算与自定义风险矩阵，可灵活应用于分类任务，适用于模式识别与统计决策理论研究。

详 情 说 明

基于最小贝叶斯和最小风险贝叶斯决策模式识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的贝叶斯决策分类器系统，集成了最小错误率贝叶斯决策和最小风险贝叶斯决策两种核心模式。系统基于经典的贝叶斯决策理论，通过概率密度估计和风险矩阵优化，为多维特征数据提供可靠的分类决策支持。该系统不仅能够实现高精度的分类预测，还能够综合考虑决策代价，在现实应用中具有重要的实用价值。

功能特性

• 双模式决策机制：同时支持最小错误率决策（追求最高分类精度）和最小风险决策（追求最低决策代价）
• 多维特征处理：能够处理任意维度的特征数据，适应不同的应用场景
• 概率输出：提供每个样本属于各个类别的后验概率，增强决策的可解释性
• 风险评估：对每个决策进行风险量化，为风险敏感型应用提供支持
• 可视化分析：当特征维度为2时，可生成决策边界图，直观展示分类结果
• 性能评估：自动计算分类准确率等性能指标，便于模型优化和比较

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（n×m矩阵）和对应的类别标签（n×1向量）
2. 参数设置：根据需要设置先验概率向量和风险矩阵（可选）
3. 模型训练：系统将自动估计类别条件概率密度和模型参数
4. 测试预测：输入测试数据集（k×m矩阵），获取分类结果和相关指标
5. 结果分析：查看预测标签、后验概率、决策风险值及可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 支持二维及以上的数值型特征数据
• 内存需求取决于数据规模，建议4GB以上

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能集成，包括数据读取与预处理、概率模型参数估计、两种贝叶斯决策算法的执行、分类结果的计算与输出、性能指标评估以及决策边界的可视化生成。该文件作为系统的总控单元，协调各个功能模块的协同工作，为用户提供完整的贝叶斯决策分类解决方案。