MATLAB实现的最小错误率与最小风险贝叶斯分类器项目

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了两种贝叶斯分类器：最小错误率分类器以最小化分类错误率为目标，最小风险分类器引入风险权重优化决策。系统支持从训练数据自动学习概率分布，并对新样本进行高效分类，适用于模式识别与统计决策场景。

详 情 说 明

贝叶斯分类器项目

项目介绍

本项目实现了两种经典的贝叶斯分类器：最小错误率贝叶斯分类器和最小风险贝叶斯分类器。系统基于贝叶斯决策理论，能够从训练数据中自动学习概率模型，并对新样本进行分类决策。最小错误率分类器以最小化分类错误率为目标，而最小风险分类器则引入风险矩阵，在考虑不同错误分类代价的情况下进行优化决策。系统还支持可视化显示分类边界和决策区域，便于模型分析与评估。

功能特性

• 概率密度估计与参数学习：从训练数据中自动估计类别先验概率和条件概率分布
• 两种分类决策模式：

- 最小错误率贝叶斯分类：以最小化分类错误率为优化目标 - 最小风险贝叶斯分类：引入风险矩阵，考虑不同误分类的代价差异

• 全面评估指标：提供分类错误率、总体风险值等性能评估
• 可视化支持：对于二维特征数据，可生成分类决策边界和区域可视化图
• 概率输出：输出每个样本属于各个类别的后验概率矩阵

使用方法

1. 准备输入数据：

- 训练数据集：N×M矩阵（N个样本，M-1个特征，1个类别标签） - 测试数据集：待分类的特征向量矩阵 - 风险矩阵（可选）：K×K矩阵，定义类别间的误分类风险代价 - 先验概率（可选）：若未提供则从训练数据自动估计

1. 运行分类器：

- 系统将自动学习概率模型并执行分类决策 - 可选择使用最小错误率或最小风险分类模式

1. 获取输出结果：

- 测试样本的预测类别标签 - 分类错误率百分比 - 总体风险值（最小风险分类器） - 决策边界可视化图（二维特征） - 后验概率矩阵

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学工具箱
• 可视化绘图支持

文件说明

主程序文件整合了项目的核心功能，包括数据读取与预处理、概率模型参数学习、贝叶斯决策计算、分类结果评估以及可视化生成。具体实现了训练数据的统计分析、先验概率与条件概率密度估计、基于后验概率的分类决策、风险矩阵整合的优化决策、性能指标计算和二维特征空间的决策边界绘制等关键能力。