贝叶斯分类器鸢尾花matlab程序

贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法，它通过计算给定特征条件下的类别概率来进行分类。下面是一个使用贝叶斯分类器对鸢尾花数据进行分类的MATLAB程序示例：

% 导入鸢尾花数据集
load fisheriris

% 将数据集分为训练集和测试集
trainData = meas(1:100, :);
trainLabels = species(1:100);
testData = meas(101:end, :);
testLabels = species(101:end);

% 训练贝叶斯分类器模型
model = fitcnb(trainData, trainLabels);

% 使用训练好的模型对测试集进行分类预测
predictedLabels = predict(model, testData);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(strcmp(predictedLabels, testLabels)) / numel(testLabels);

% 显示分类准确率
disp(['分类准确率：', num2str(accuracy * 100), '%']);

这个程序首先导入了鸢尾花数据集，然后将数据集分为训练集和测试集。接下来，使用`fitcnb`函数训练了一个贝叶斯分类器模型，并使用训练好的模型对测试集进行分类预测。最后，计算了分类准确率并显示出来。