用MATLAB编程设计贝叶斯决策算法,并通过数据集iris.csv中的用每一类的前40条记录作为训练数据,剩余的10条记录作为测试数据,最后验证该算法的有效性
时间: 2023-12-10 18:41:40 浏览: 28
好的,我可以给您提供一个基本的贝叶斯分类器的MATLAB代码。在这里,我们使用的是朴素贝叶斯分类器,它假设所有的特征都是独立的。以下是代码:
```matlab
% 读取数据集
data = csvread('iris.csv');
X = data(:,1:4);
Y = data(:,5);
% 将数据集按类别分组
c1 = X(Y==1,:);
c2 = X(Y==2,:);
c3 = X(Y==3,:);
% 将每一类的前40条记录作为训练数据,剩余的10条记录作为测试数据
train = [c1(1:40,:);c2(1:40,:);c3(1:40,:)];
test = [c1(41:end,:);c2(41:end,:);c3(41:end,:)];
% 计算训练集中每个类别的先验概率
p_c1 = size(c1,1)/size(X,1);
p_c2 = size(c2,1)/size(X,1);
p_c3 = size(c3,1)/size(X,1);
% 计算训练集中每个特征的均值和方差
m = mean(train);
s = std(train);
% 对测试集进行分类
for i=1:size(test,1)
% 计算每个类别对应的后验概率
p_x_c1 = prod(normpdf(test(i,:),m,s).*p_c1);
p_x_c2 = prod(normpdf(test(i,:),m,s).*p_c2);
p_x_c3 = prod(normpdf(test(i,:),m,s).*p_c3);
% 根据后验概率大小进行分类
[~,y_pred(i)] = max([p_x_c1,p_x_c2,p_x_c3]);
end
% 计算分类准确率
accuracy = sum(y_pred'==Y(141:end))/size(test,1);
fprintf('Accuracy: %f\n',accuracy);
```
请注意,这个代码只是一个基本的贝叶斯分类器,它假设特征之间相互独立。如果你的数据集不符合这个假设,你可能需要使用其他类型的分类器来处理你的数据。另外,请确保你已经将iris.csv文件放在了MATLAB工作目录下。