基于贝叶斯算法的MATLAB智能数据分类系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用贝叶斯算法，通过对样本数据的概率分布建模，实现多类别数据的自动化分类。支持离散和连续型特征处理，集成数据预处理、模型训练与评估模块，适用于各类模式识别场景。

详 情 说 明

基于贝叶斯算法的智能数据分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于贝叶斯算法的智能数据分类系统。系统通过对输入样本数据进行概率分布建模，利用贝叶斯定理计算后验概率，采用最大后验概率估计方法实现多类别数据的自动化分类。该系统适用于模式识别和统计分类场景，支持离散型和连续型特征数据的处理，包含完整的数据预处理、模型训练、分类预测和结果评估模块。

功能特性

• 多类型特征支持：同时处理离散型和连续型特征数据
• 概率分布建模：基于样本数据建立准确的概率分布模型
• 贝叶斯分类：利用贝叶斯定理计算后验概率实现分类决策
• 完整工作流：包含数据预处理、模型训练、预测评估全流程
• 可视化分析：提供混淆矩阵和概率分布曲线的可视化输出
• 性能评估：自动生成分类准确率报告和模型性能指标

使用方法

1. 数据准备：准备训练集和测试集数据文件（支持数值矩阵、表格或CSV格式）
2. 系统配置：设置特征类型（离散/连续）和模型参数
3. 模型训练：运行训练模块，系统将自动学习数据的概率分布特征
4. 分类预测：使用训练好的模型对测试数据进行分类预测
5. 结果查看：获取预测标签、准确率报告、混淆矩阵和后验概率分布曲线

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 内存：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据加载与预处理、概率模型参数计算、先验概率估计、贝叶斯分类器构建、基于最大后验概率的样本分类决策、分类精度评估分析以及结果可视化输出等完整的数据分类处理流程。