朴素贝叶斯分类器matlab
时间: 2023-09-13 16:07:41 浏览: 27
实现朴素贝叶斯分类器的步骤如下:
1. 准备数据集:将所有样本数据按照类别进行分类,并将每个类别的数据随机分为训练集和测试集。
2. 计算先验概率:对于每个类别,计算训练集中该类别的样本数除以总样本数的比例,即为该类别的先验概率。
3. 计算条件概率:对于每个特征和每个类别,计算训练集中该类别下该特征取某个值的样本数除以该类别的样本数的比例,即为该特征在该类别下的条件概率。
4. 计算后验概率:对于每个测试样本,根据贝叶斯公式计算其在各个类别下的后验概率,选择概率最大的类别作为预测结果。
5. 计算准确率:将所有测试样本的预测结果与真实结果进行比对,计算分类器的准确率。
以下是一个基于Matlab实现的朴素贝叶斯分类器的代码示例:
```matlab
% 准备数据集
data = load('data.txt');
X = data(:, 1:end-1);
y = data(:, end);
% 将数据分为训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
train_size = round(train_ratio * size(X, 1));
idx = randperm(size(X, 1));
X_train = X(idx(1:train_size), :);
y_train = y(idx(1:train_size));
X_test = X(idx(train_size+1:end), :);
y_test = y(idx(train_size+1:end));
% 计算先验概率
classes = unique(y_train);
prior_probs = zeros(size(classes));
for i = 1:length(classes)
prior_probs(i) = sum(y_train == classes(i)) / length(y_train);
end
% 计算条件概率
cond_probs = zeros(size(classes, 1), size(X, 2), max(X(:)));
for i = 1:length(classes)
for j = 1:size(X_train, 2)
for k = 1:max(X(:))
cond_probs(i, j, k) = sum(X_train(y_train == classes(i), j) == k) / sum(y_train == classes(i));
end
end
end
% 预测测试集
y_pred = zeros(size(y_test));
for i = 1:length(y_test)
posteriors = zeros(size(classes));
for j = 1:length(classes)
posterior = prior_probs(j);
for k = 1:size(X_test, 2)
posterior = posterior * cond_probs(j, k, X_test(i, k));
end
posteriors(j) = posterior;
end
[~, idx] = max(posteriors);
y_pred(i) = classes(idx);
end
% 计算准确率
accuracy = sum(y_pred == y_test) / length(y_test);
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]);
```
其中,data.txt是一个样本数据文件,每行为一个样本数据,最后一列为类别标签,其余列为特征。代码中使用了随机分割训练集和测试集的方式,计算先验概率和条件概率,预测测试集并计算准确率。