MATLAB实现的贝叶斯决策理论模式分类系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了基于贝叶斯决策理论的模式分类系统，包含最小错误率与最小风险两种核心分类器。系统通过计算后验概率与风险函数，提供高效分类决策，适用于数据分类与模式识别任务。

详 情 说 明

基于贝叶斯决策理论的模式分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于贝叶斯决策理论的模式分类系统，提供了完整的贝叶斯分类器框架。系统包含两种核心分类策略：最小错误率贝叶斯分类器和最小风险贝叶斯分类器，能够有效处理多类别分类问题，并提供全面的性能评估功能。

功能特性

• 双模式分类策略：支持最小错误率分类（后验概率最大化）和最小风险分类（风险代价最小化）
• 概率密度估计：基于训练数据自动估计各类别的概率分布参数
• 多类别处理：能够处理任意数量的类别分类问题
• 全面评估指标：提供混淆矩阵、分类准确率、错误率等性能评估
• 灵活参数配置：支持自定义先验概率、风险矩阵和分布参数

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据：n×d维特征矩阵和对应的类别标签向量
2. 配置分类器参数：选择分类策略、设置概率分布假设
3. 训练分类器：系统自动估计概率密度函数参数

测试阶段

1. 输入测试数据：m×d维特征矩阵
2. 执行分类：根据所选策略进行贝叶斯决策
3. 获取结果：包括预测标签、后验概率、分类风险值等

输出结果

• 测试样本的类别预测结果
• 分类决策详细信息（后验概率矩阵、风险值）
• 性能评估报告（混淆矩阵、准确率统计）
• 训练得到的模型参数

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 统计学工具箱
• 内存：至少4GB RAM（取决于数据规模）
• 磁盘空间：50MB以上可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括数据加载与预处理、分类器训练过程的管理、测试样本的分类执行、结果的可视化展示以及性能评估分析等完整流程的协调与调度。该文件整合了系统的各个功能模块，为用户提供了统一的交互接口。