matlab GNB代码
时间: 2023-08-25 08:06:54 浏览: 54
当然可以!以下是一个简单的 MATLAB GNB(高斯朴素贝叶斯)分类器的示例代码:
```matlab
% 生成一些示例数据
data = [1 2; 2 3; 3 4; 10 11; 11 12; 12 13];
labels = ['A'; 'A'; 'A'; 'B'; 'B'; 'B'];
% 拆分数据为不同类别的样本
classData = cell(1, max(labels));
for i = 1:max(labels)
classData{i} = data(labels == i, :);
end
% 计算每个类别的均值和协方差矩阵
classMeans = cellfun(@mean, classData, 'UniformOutput', false);
classCovariances = cellfun(@cov, classData, 'UniformOutput', false);
% 预测新的数据点类别
newData = [4 5];
% 计算新数据点属于每个类别的概率
classProbabilities = zeros(1, max(labels));
for i = 1:max(labels)
classProbabilities(i) = mvnpdf(newData, classMeans{i}, classCovariances{i});
end
% 找到概率最大的类别作为预测结果
[~, predictedLabel] = max(classProbabilities);
disp(['预测新数据点的类别为:' char(predictedLabel)]);
```
这段代码首先定义了一些示例数据和对应的标签。然后,代码将数据拆分为不同类别的样本,并计算每个类别的均值和协方差矩阵。接下来,我们提供了一个新的数据点,这里是`newData = [4 5]`。然后,代码计算新数据点属于每个类别的概率,使用高斯分布的概率密度函数(`mvnpdf`)。最后,代码找到概率最大的类别作为预测结果,并输出预测结果。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要进行更多的处理和优化。
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