使用 matlab 编程构造朴素贝叶斯分类器,并 对 MNIST 手写字符数据集应用朴素贝叶斯分类器完成分类。
时间: 2024-05-04 14:17:19 浏览: 13
好的,我会尽力回答你的问题。
首先,朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类器,它假设每个特征之间是相互独立的,因此它被称为“朴素”。在分类任务中,它可以用来预测样本所属的类别。
在 MATLAB 中,可以使用 `fitcnb` 函数来构造朴素贝叶斯分类器。对于 MNIST 手写字符数据集,可以将其作为输入数据,然后将标签作为分类器的响应变量。
具体步骤如下:
1. 加载 MNIST 数据集
在 MATLAB 中,可以使用 `load` 函数加载 MNIST 数据集。它包含了 60000 个训练图像和 10000 个测试图像,每个图像大小为 28x28,像素值范围在 0~255 之间。
```matlab
load mnist.mat
```
2. 将数据集转化为表格形式
由于 `fitcnb` 函数要求输入数据为表格形式,因此需要将数据集转化为表格形式。可以使用 `array2table` 函数将输入数据和标签组合成一个表格。
```matlab
X_train = array2table(reshape(trainX, [], 784));
y_train = trainY;
X_test = array2table(reshape(testX, [], 784));
y_test = testY;
```
3. 构造朴素贝叶斯分类器
可以使用 `fitcnb` 函数构造朴素贝叶斯分类器,其中需要指定输入数据和响应变量。可以使用默认的参数,也可以根据需要调整参数。
```matlab
nb = fitcnb(X_train, y_train);
```
4. 进行预测和评估
构造好分类器后,可以使用 `predict` 函数进行预测,并使用 `confusionmat` 函数计算混淆矩阵和分类准确率。
```matlab
y_pred = predict(nb, X_test);
cm = confusionmat(y_test, y_pred);
accuracy = sum(diag(cm)) / sum(cm(:));
```
完整的代码示例如下:
```matlab
load mnist.mat
X_train = array2table(reshape(trainX, [], 784));
y_train = trainY;
X_test = array2table(reshape(testX, [], 784));
y_test = testY;
nb = fitcnb(X_train, y_train);
y_pred = predict(nb, X_test);
cm = confusionmat(y_test, y_pred);
accuracy = sum(diag(cm)) / sum(cm(:));
```
希望这个回答能够帮助你解决问题。如果你有其他问题或疑问,可以随时问我。