基于MATLAB的朴素贝叶斯分类器建模与评估系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了条件独立假设下的朴素贝叶斯分类器，通过最大似然估计完成训练集参数学习，实现离散特征数据的多类分类预测与准确率评估，支持全流程的模型训练与测试验证。

详 情 说 明

朴素贝叶斯分类器实现与性能评估系统

项目介绍

本项目实现了一个基于条件独立假设的有监督朴素贝叶斯分类算法。通过最大似然估计进行参数学习，能够完成对测试集的分类预测与准确率评估。系统支持对离散特征数据进行概率建模，包含从训练集拟合到测试集验证的全流程。

功能特性

• 核心算法：实现基于条件独立假设的朴素贝叶斯分类
• 参数学习：采用最大似然估计方法进行模型参数学习
• 概率建模：支持离散特征数据的概率建模与后验概率计算
• 性能评估：提供整体分类准确率及详细的分类统计指标
• 交叉验证：支持交叉验证功能以评估模型泛化能力

使用方法

数据准备

准备好训练集数据（包含M×N特征矩阵和M×1标签向量）和测试集数据（K×N特征矩阵）

运行流程

1. 加载训练数据和测试数据
2. 调用训练函数进行模型拟合
3. 使用训练好的模型对测试集进行预测
4. 输出预测结果和性能评估报告

输出结果

• 测试样本的预测标签向量（K×1分类标签）
• 整体分类准确率（百分比数值）
• 可选的详细分类统计（混淆矩阵与各类别精度指标）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学工具箱（推荐）
• 内存：至少4GB RAM
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据加载与预处理、朴素贝叶斯模型训练、概率参数计算、测试集分类预测、准确率评估与性能分析等完整流程。该文件整合了所有关键算法模块，提供从输入数据处理到结果输出的端到端解决方案，支持用户通过简单配置即可完成整个分类任务。