稀疏贝叶斯学习matlab

可以使用MATLAB中的Naive Bayes Toolbox来进行稀疏贝叶斯学习。该工具箱提供了朴素贝叶斯分类器的实现，包括高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯等。

对于稀疏数据集，可以使用伯努利朴素贝叶斯分类器（Bernoulli Naive Bayes Classifier）。在MATLAB中，可以使用fitcnb函数来拟合这个模型。示例代码如下：

% 加载数据
load sparse_dataset.mat;

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3);
idx = cv.test;

% 训练模型
nb = fitcnb(X(~idx,:),Y(~idx),'Distribution','mn');

% 预测测试集
pred = predict(nb,X(idx,:));

% 计算准确率
acc = sum(pred == Y(idx))/sum(idx)

其中，X是稀疏数据的特征矩阵，Y是标签向量。fitcnb函数的第三个参数指定了分布类型为多项式分布（mn），即伯努利朴素贝叶斯分类器。最后计算预测准确率即可。