matlab垃圾短信识别案例

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于垃圾短信识别：

首先，需要准备训练集和测试集。这些数据应该包含已标记为垃圾短信或非垃圾短信的短信文本。

接下来，可以使用MATLAB的文本分析工具箱来对短信文本进行预处理和特征提取。此工具箱提供了许多有用的函数，例如`tokenizedDocument`，可以将文本分解成单词序列。

% 加载数据
data = readtable('sms_spam.csv');
textData = data(:,2);
labels = data(:,1);

% 分割数据集
cvp = cvpartition(labels.Spam,'holdout',0.3); % 70% 训练集，30% 测试集
dataTrain = textData(cvp.training,:);
dataTest = textData(cvp.test,:);
labelsTrain = labels(cvp.training,:);
labelsTest = labels(cvp.test,:);

% 对文本进行预处理和特征提取
documentsTrain = tokenizedDocument(dataTrain.Var2);
documentsTest = tokenizedDocument(dataTest.Var2);
bag = bagOfWords(documentsTrain);
XTrain = tfidf(bag);
XTest = tfidf(bag,documentsTest);
YTrain = labelsTrain.Spam;
YTest = labelsTest.Spam;

% 训练分类器
mdl = fitcsvm(XTrain,YTrain,'Standardize',true,'KernelFunction','RBF',...
    'KernelScale','auto');

% 使用测试集评估性能
label = predict(mdl,XTest);
accuracy = sum(label == YTest)/numel(YTest);

此代码使用支持向量机（SVM）作为分类器，并使用了RBF核函数。最后，使用测试集评估分类器的性能。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，并且在实际应用中，可能需要进行更多的预处理和特征工程，以获得更好的性能。