给出一个稀疏贝叶斯matlab代码的例子

下面是一个稀疏贝叶斯分类器的Matlab代码示例：

% 加载训练数据和标签
load('train_data.mat');
load('train_labels.mat');

% 构建稀疏贝叶斯模型
model = fitcnb(train_data, train_labels, 'Distribution', 'kernel');

% 加载测试数据和标签
load('test_data.mat');
load('test_labels.mat');

% 根据模型进行预测
predicted_labels = predict(model, test_data);

% 计算准确率
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels) / numel(test_labels);

% 输出结果
disp(['准确率：', num2str(accuracy)]);

在这个例子中，我们假设训练数据和测试数据分别保存在`train_data.mat`和`test_data.mat`文件中，训练标签和测试标签分别保存在`train_labels.mat`和`test_labels.mat`文件中。

我们使用`fitcnb`函数构建了一个稀疏贝叶斯模型，并将训练数据和标签作为输入。这里使用了核函数作为概率密度估计的分布，可以通过设置`'Distribution', 'kernel'`选项来指定。

然后，我们使用训练好的模型来预测测试数据的标签，并将预测结果保存在`predicted_labels`变量中。

最后，我们计算分类器的准确率，即正确预测的样本数与总样本数的比例。并使用`disp`函数输出准确率的结果。

注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要对数据进行一些处理和优化，以提高模型的准确率。