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，广泛应用于文本分类任务中，如垃圾邮件过滤、情感分析等。在MATLAB中实现这一算法可以帮助开发者快速处理文档分类问题。

### 核心原理 朴素贝叶斯假设特征之间相互独立（即“朴素”），通过计算给定类别的条件下各特征的概率，结合贝叶斯定理，预测新样本的类别。在文档分类中，特征通常是词频或TF-IDF值。

### MATLAB实现思路 数据预处理：将文档转换为词袋模型，统计词频或使用TF-IDF加权，确保文本数据适合分类器输入。 训练阶段：计算每个类别下各个词的条件概率，以及类别的先验概率（即训练集中各类别的占比）。 分类阶段：对于新文档，根据训练得到的概率模型，计算其属于各个类别的后验概率，选择概率最大的类别作为预测结果。

### 优化方向 平滑技术：采用拉普拉斯平滑处理未登录词（即在训练集中未出现的词），避免零概率问题。 特征选择：通过卡方检验或信息增益等方法筛选重要词汇，提升分类效率。 多模型对比：如多项式朴素贝叶斯（适用于词频）和高斯朴素贝叶斯（适用于连续特征），根据数据特性选择合适变体。

### 应用场景 该分类器特别适合高维稀疏的文本数据，结合MATLAB的矩阵运算能力，可高效实现大规模文档分类。对于需要快速原型的场景（如学术研究或中小型项目），这一方法具有显著优势。