用matlab写一段贝叶斯动态模型代码，要求自带数据

以下是一个简单的贝叶斯动态模型的 MATLAB 代码示例，其中使用了一个简单的数据集：

% 贝叶斯动态模型示例

% 加载数据
load fisheriris

% 提取两个特征和第一个类别的数据
X = meas(1:50, 3:4);
y = nominal(ones(50, 1));

% 初始化模型参数
alpha = 1;
beta = 1;
m = zeros(size(X, 2), 1);
S = eye(size(X, 2));

% 定义先验分布
prior = struct('mu', m, 'Sigma', S, 'alpha', alpha, 'beta', beta);

% 训练模型
model = bayes_update(prior, X, y);

% 预测新数据
X_new = [4.8, 3.2; 5.1, 3.5; 5.7, 3.8];
[y_pred, y_prob] = bayes_predict(model, X_new);

% 显示结果
disp(y_pred)
disp(y_prob)

该示例代码使用了 MATLAB 的 Bayes 工具箱中的 `bayes_update` 和 `bayes_predict` 函数来训练和预测贝叶斯动态模型。数据集来自于 Fisher's Iris 数据集，其中只使用了前两个特征和前50个样本。在示例中，我们首先初始化了模型的先验分布参数，然后调用 `bayes_update` 函数来更新参数，并最终使用 `bayes_predict` 函数来预测新数据。

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2. 对训练集进行处理，计算每个类别的先验概率P(Ci)，以及每个特征在每个类别下的条件概率P(X|Ci)。
3. 对测试集进行处理，计算每个类别的后验概率P(Ci|X)。
4. 将测试集归到后验概率最大的类别中。
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