matlab朴素贝叶斯mnist

Matlab中实现朴素贝叶斯算法对MNIST数据集进行分类的步骤如下：

1. 准备数据集：从MNIST数据集中读取训练数据和测试数据，并进行预处理，如数据归一化、二值化等。

2. 训练模型：根据训练数据集，计算各个类别的先验概率和每个像素点在每个类别下的条件概率，得到朴素贝叶斯分类器。

3. 测试模型：对测试数据集中的每个样本，利用朴素贝叶斯分类器进行分类，并与真实标签进行比较，得到分类准确率。

具体实现代码可以参考以下步骤：

1. 读取MNIST数据集，并进行预处理：

% 读取MNIST数据集
[Xtrain, ytrain] = readMNIST('train-images-idx3-ubyte', 'train-labels-idx1-ubyte');
[Xtest, ytest] = readMNIST('t10k-images-idx3-ubyte', 't10k-labels-idx1-ubyte');

% 数据预处理
Xtrain = double(Xtrain) / 255; % 归一化
Xtest = double(Xtest) / 255;
Xtrain = im2bw(Xtrain, 0.5); % 二值化
Xtest = im2bw(Xtest, 0.5);

2. 计算先验概率和条件概率：

% 计算先验概率
prior = zeros(1, 10);
for i = 1:10
    prior(i) = sum(ytrain == i-1) / length(ytrain);
end

% 计算条件概率
cond = zeros(784, 10);
for i = 1:10
    X = Xtrain(ytrain == i-1, :);
    for j = 1:784
        cond(j, i) = sum(X(:, j)) / size(X, 1);
    end
end

3. 利用朴素贝叶斯分类器进行分类，计算分类准确率：

% 利用朴素贝叶斯分类器进行分类
yhat = zeros(size(ytest));
for i = 1:size(Xtest, 1)
    p = zeros(1, 10);
    for j = 1:10
        p(j) = prior(j) * prod(cond(:, j).^Xtest(i, :)' .* (1-cond(:, j)).^(1-Xtest(i, :)'));
    end
    [~, yhat(i)] = max(p);
end

% 计算分类准确率
accuracy = sum(yhat == ytest) / length(ytest);
fprintf('Classification accuracy: %f\n', accuracy);

以上就是利用Matlab实现朴素贝叶斯算法对MNIST数据集进行分类的步骤。