基于最小错误率贝叶斯分类器的MATLAB学生成绩智能分类系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了一个学生成绩智能分类平台，支持数据预处理、特征提取及贝叶斯分类模型构建，具备训练/测试集划分与模型评估功能，可有效提升成绩分析的准确性与效率。

详 情 说 明

学生成绩智能分类系统

项目介绍

本项目基于最小错误率贝叶斯决策理论，开发了一个学生成绩智能分类系统。系统通过概率密度估计和模式识别分类算法，实现对多维度学生成绩数据的自动分类分析。该系统能够根据学生的各科成绩特征，智能判断其成绩等级，并提供完整的模型评估和可视化分析功能。

功能特性

• 数据预处理：支持CSV/Excel格式的多维度学生成绩数据导入，进行数据清洗和特征提取
• 贝叶斯分类模型：基于贝叶斯定理构建最小错误率分类器，支持高斯分布等概率密度估计
• 模型训练与评估：提供训练/测试集划分功能，生成准确率、精确率、召回率等性能指标
• 结果可视化：展示分类决策边界和混淆矩阵，直观呈现分类效果
• 详细报告：输出先验概率估计、类条件概率参数等完整模型信息

使用方法

1. 准备学生成绩数据集（包含数学、语文、英语等数值型特征）
2. 配置模型参数（先验概率、特征分布假设等）
3. 运行主程序进行模型训练和测试
4. 查看生成的分类结果、性能评估报告和可视化图表
5. 输入新学生成绩向量进行预测分类

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 支持CSV/Excel文件读写的相关组件

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括数据加载与预处理、贝叶斯分类器训练、模型性能评估、结果可视化展示以及新数据分类预测等完整操作链。该文件整合了所有功能模块，为用户提供一站式的分类分析解决方案。