matlab代码实现朴素贝叶斯分类

资 源 简 介

matlab代码实现朴素贝叶斯分类

详 情 说 明

朴素贝叶斯分类是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，它假设特征之间相互独立。在Matlab中实现该算法主要涉及概率计算和分类决策两个核心环节。

首先需要准备训练数据集，包含特征向量和对应的类别标签。算法训练阶段主要计算两个关键概率：先验概率和条件概率。先验概率指每个类别在训练集中出现的频率，条件概率则是每个特征在不同类别下的分布情况。

对于连续型特征，通常假设其服从高斯分布，需要计算每个类别下特征的均值和方差。分类阶段则根据这些统计量计算测试样本属于各个类别的后验概率，最终选择概率最大的类别作为预测结果。

实现时要注意处理数值下溢问题，通常通过对数转换将概率相乘转为对数概率相加。Matlab的矩阵运算能力可以高效完成这些统计计算，特别是对于大数据集能显著提升性能。

该实现可应用于文本分类、垃圾邮件过滤、医疗诊断等多个领域，其简单高效的特点使其成为机器学习入门的重要算法。