朴素贝叶斯分类器

资 源 简 介

朴素贝叶斯分类器

详 情 说 明

朴素贝叶斯分类器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（即“朴素”假设）。尽管这个假设在现实中很少成立，但朴素贝叶斯在实际应用中表现优异，尤其是在文本分类、垃圾邮件过滤等领域。

在MATLAB中实现朴素贝叶斯分类器，通常涉及以下步骤：

数据准备：首先需要将数据集分为训练集和测试集。训练集用于构建概率模型，测试集用于评估分类器的性能。

计算先验概率：统计训练集中每个类别的出现频率，作为类别的先验概率。例如，如果有两个类别A和B，分别计算P(A)和P(B)。

计算条件概率：对于每个特征，计算其在给定类别下的条件概率。如果是连续特征，通常假设其服从高斯分布，并计算均值和方差；如果是离散特征，则统计频次。

预测新样本：对于测试样本，利用贝叶斯定理计算其在每个类别下的后验概率，选择概率最大的类别作为预测结果。

评估模型：使用准确率、召回率或混淆矩阵等指标评估分类器的性能。

在MATLAB中，可以使用内置的`fitcnb`函数（适用于分类学习）快速构建朴素贝叶斯模型。该函数支持不同类型的分布假设（如高斯、多项式等），并允许调整参数优化性能。

朴素贝叶斯因其计算高效、易于实现的特点，适合处理高维数据，但要注意特征独立性假设可能带来的偏差。在实际应用中，可以通过特征选择或集成学习方法进一步提升模型表现。