数值型贝叶斯分类器

资 源 简 介

数值型贝叶斯分类器

详 情 说 明

数值型贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的概率分类方法，特别适合处理连续数值型数据。这类分类器通过计算特征值的概率分布来进行分类决策，在模式识别和数据挖掘领域有广泛应用。

MATLAB实现数值型贝叶斯分类器主要包含以下关键步骤：首先需要计算各个类别的先验概率，这可以通过训练样本中各类别的比例来估计。对于数值型特征，通常假设其服从高斯分布，因此需要计算每个特征在每个类别下的均值和方差。在分类阶段，对于新样本的每个特征值，计算其在各个类别下出现的条件概率，然后将所有特征的条件概率与类别先验概率相乘，选择使后验概率最大的类别作为预测结果。

这种分类器实现简单但效果不错，特别是在各类别数据分布差异明显时。一个完整的实现还应包括数据预处理、模型评估等功能模块，通过混淆矩阵和准确率等指标来验证分类效果。