朴素贝叶斯matlab

朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和假设特征之间相互独立的分类方法。在MATLAB中，可以使用'fitcnb'函数创建朴素贝叶斯分类器，其语法如下：

Mdl = fitcnb(X,Y,'Name',Value)

其中，'X'是包含训练数据的矩阵，每行表示一个样本，每列表示一个特征。'Y'是标签向量，表示每个样本的类别。'Name'和'Value'是可选参数，用于指定分类器的属性和设置。

创建分类器后，可以使用'predict'函数对新样本进行分类。其语法如下：

[label,score] = predict(Mdl,Xnew)

其中，'Xnew'是包含新样本的矩阵，每行表示一个样本，每列表示一个特征。'label'是预测的类别标签，'score'是每个类别的概率估计。