matlab 高斯朴素贝叶斯分类器

在 MATLAB 中，使用高斯朴素贝叶斯分类器（GNB）可以按照以下步骤编写代码：

% 1. 准备数据
load fisheriris; % 加载 Fisher Iris 数据集
X = meas; % 特征矩阵
y = species; % 目标向量

% 2. 拆分数据集为训练集和测试集
cv = cvpartition(y, 'Holdout', 0.3); % 以 70% 的数据作为训练集，30% 的数据作为测试集
X_train = X(cv.training,:);
y_train = y(cv.training,:);
X_test = X(cv.test,:);
y_test = y(cv.test,:);

% 3. 训练高斯朴素贝叶斯分类器
model = fitcnb(X_train, y_train, 'DistributionNames', 'normal');

% 4. 预测测试集数据
y_pred = predict(model, X_test);

% 5. 计算分类准确率
accuracy = sum(y_pred == y_test) / numel(y_test);
disp(['分类准确率：', num2str(accuracy)]);

以上代码加载了 Fisher Iris 数据集，将其拆分为训练集和测试集。然后使用 `fitcnb` 函数训练高斯朴素

相关问题

matlab实现朴素贝叶斯分类

好的，下面是朴素贝叶斯分类的 MATLAB 实现过程：

假设我们有一个数据集，其中包含 $m$ 个样本，每个样本有 $n$ 个特征。我们要使用朴素贝叶斯分类器对这些样本进行分类。

首先，我们需要计算出各个类别的先验概率 $P(y=c_k)$，其中 $c_k$ 表示第 $k$ 个类别。这可以通过统计数据集中每个类别出现的次数来计算：

class_counts = histcounts(labels); % 统计每个类别的样本数量
prior_probs = class_counts / numel(labels); % 计算每个类别的先验概率

接下来，我们需要计算每个特征在给定类别下的条件概率 $P(x_j|y=c_k)$。由于朴素贝叶斯分类器假设所有特征之间相互独立，因此我们可以将条件概率分解为每个特征的概率乘积：

$$P(x_1,x_2,\dots,x_n|y=c_k) = P(x_1|y=c_k) \cdot P(x_2|y=c_k) \cdots P(x_n|y=c_k)$$

对于连续的特征，我们可以假设其分布服从高斯分布，并使用样本均值和标准差来估计概率密度函数。对于离散的特征，我们可以直接计算每个取值在给定类别下出现的概率。

for k = 1:num_classes
    % 获取属于第 k 类的样本的特征值
    Xk = X(labels == k, :);
    
    % 计算连续特征的均值和标准差
    means = mean(Xk);
    stds = std(Xk);
    
    % 计算每个特征在给定类别下的条件概率
    for j = 1:num_features
        if feature_types(j) == "continuous"
            % 连续特征
            xj_probs = normpdf(X(:, j), means(j), stds(j));
        else
            % 离散特征
            xj_probs = zeros(num_samples, 1);
            for xi = unique(Xk(:, j))'
                xj_probs(X(:, j) == xi) = sum(Xk(:, j) == xi) / sum(labels == k);
            end
        end
        
        % 将条件概率保存到矩阵中
        cond_probs(:, j, k) = xj_probs;
    end
end

最后，我们可以使用贝叶斯公式计算每个样本属于每个类别的后验概率，并选择具有最大后验概率的类别作为预测结果：

post_probs = zeros(num_samples, num_classes);
for i = 1:num_samples
    for k = 1:num_classes
        % 计算后验概率
        post_probs(i, k) = prior_probs(k) * prod(cond_probs(i, :, k));
    end
    
    % 选择后验概率最大的类别作为预测结果
    [~, pred_labels(i)] = max(post_probs(i, :));
end

朴素贝叶斯多分类matlab,朴素贝叶斯分类matlab实现

朴素贝叶斯分类是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它假设所有特征之间相互独立，即“朴素”地假设特征之间不存在关联。在训练阶段，朴素贝叶斯分类器通过统计每个类别下各个特征的概率分布来生成模型，然后在预测阶段，根据测试样本的特征值计算其属于各个类别的概率，最终将概率最大的类别作为预测结果。

下面是一个用MATLAB实现朴素贝叶斯多分类的示例代码：

% 读取训练数据和测试数据
trainData = csvread('trainData.csv');
trainLabel = csvread('trainLabel.csv');
testData = csvread('testData.csv');
testLabel = csvread('testLabel.csv');

% 训练朴素贝叶斯分类器
nb = fitcnb(trainData, trainLabel);

% 预测测试数据的类别
predictedLabel = predict(nb, testData);

% 计算预测准确率
accuracy = sum(predictedLabel == testLabel) / length(testLabel);
disp(['Accuracy = ' num2str(accuracy)]);

其中，`trainData` 是训练数据矩阵，每行代表一个样本，每列代表一个特征；`trainLabel` 是训练数据的类别标签向量；`testData` 是测试数据矩阵，与训练数据格式相同；`testLabel` 是测试数据的真实类别标签向量。

在训练阶段，`fitcnb` 函数会根据训练数据和类别标签训练出一个朴素贝叶斯分类器 `nb`，其中默认使用高斯分布来建模各个特征的概率分布。在预测阶段，`predict` 函数会根据测试数据计算其属于各个类别的概率，并返回概率最大的类别作为预测结果。最后，通过统计预测正确的样本数除以测试样本总数，计算出预测准确率。

需要注意的是，训练数据和测试数据需要以 CSV 格式存储，其中每行数据以逗号分隔各个特征值，最后一列为类别标签。同时，如果需要使用其他分布方式建模各个特征的概率分布，可以通过 `DistributionNames` 参数来指定。例如，若要使用多项式分布，可以将 `fitcnb` 函数改为如下形式：

nb = fitcnb(trainData, trainLabel, 'DistributionNames', 'mn');

其中 `'mn'` 表示多项式分布。