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（因此被称为"朴素"）。这种分类器在文本分类、垃圾邮件过滤等领域有广泛应用。MATLAB实现朴素贝叶斯分类器主要涉及以下几个关键步骤：

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。对于连续型特征，通常会假设其服从高斯分布；对于离散型特征，则直接计算各类别下的特征出现频率。

训练阶段需要计算每个类别的先验概率，即各类别在训练集中出现的频率。同时计算每个特征在不同类别下的条件概率分布。对于连续特征，需要计算均值和方差；对于离散特征，则计算每个取值出现的条件概率。

预测阶段，对于新的样本，计算其在各个类别下的后验概率。具体做法是将样本特征值代入各类别的概率分布中，将各特征的条件概率相乘，再乘以类别的先验概率，最后选择后验概率最大的类别作为预测结果。

MATLAB实现时可以利用内置函数处理矩阵运算，提高计算效率。需要注意的是处理数值下溢问题，通常使用对数概率来避免连乘导致的小数溢出。此外，实现时还应考虑拉普拉斯平滑来处理训练数据中未出现的特征值情况。

这种分类器虽然简单，但在许多实际应用中表现良好，特别是当特征维度较高时。它的训练速度快，内存需求低，适合作为基准模型进行比较。