matlab代码实现Bayes 分类器

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matlab代码实现Bayes 分类器

详 情 说 明

Bayes分类器是基于概率论的经典分类方法，在MATLAB中可以通过统计工具箱或手动实现两类模式识别。其核心思想是利用贝叶斯定理计算后验概率，将样本分配到概率最大的类别中。

实现过程主要分为三个关键步骤：首先需要收集训练样本数据，计算每个类别的先验概率；然后针对每个特征维度，估计类条件概率密度函数，通常使用正态分布假设；最后根据贝叶斯公式计算后验概率，建立决策边界。

在MATLAB中实现时需要注意数据预处理，包括特征归一化以消除量纲影响。对于连续型特征，可以通过计算均值和方差来拟合正态分布；对于离散型特征，则直接统计各类别下的频率。分类阶段将测试样本代入训练好的概率模型，比较两类后验概率大小即可完成分类。

该方法的优势在于有坚实的概率论基础，在小样本情况下表现良好。但对于复杂分布的数据，简单的正态假设可能导致分类性能下降，这时可以考虑使用核密度估计等非参数方法。