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基于贝叶斯分类器的多维特征向量分类系统MATLAB实现
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资 源 简 介
本项目采用贝叶斯决策理论，实现高效的概率分类系统。支持自定义类别数量与多维特征向量输入，通过计算后验概率实现最小错误率分类。适用于模式识别与数据分类任务，提供简洁的MATLAB代码实现。
详 情 说 明
基于贝叶斯分类器的多维特征向量分类系统
项目介绍
本项目实现了一个基于贝叶斯决策理论的概率分类系统。系统通过计算待分类目标的特征向量属于各个类别的后验概率，选择概率最大的类别作为分类结果。系统支持自定义分类类别数量，能够处理多维特征向量输入，实现最小分类错误率的优化分类决策。系统包含完整的训练模块和分类模块，可基于已知样本数据建立概率模型，并对新样本进行自动分类。
功能特性
- 多维特征支持：可处理任意维度的特征向量输入
- 灵活类别配置：支持自定义分类类别数量c
- 概率密度估计：提供参数和非参数方法进行概率密度估计
- 后验概率计算：基于贝叶斯定理计算样本属于各类别的后验概率
- 最小错误率分类：采用最大后验概率准则实现最优分类决策
- 完整评估体系：提供分类准确率、混淆矩阵等性能评估指标
- 模型参数输出：训练后可获取各类别条件概率密度函数参数
使用方法
数据准备
- 训练数据：M×(n+1)数值矩阵，M为样本数，n为特征维度，最后一列为类别标签
- 测试数据：K×n数值矩阵，K为待分类样本数
- 先验参数：分类类别数量c，可选指定各类别先验概率分布
基本流程
- 准备训练数据集和测试数据集
- 设置分类系统参数（类别数量、先验概率等）
- 运行训练模块建立概率模型
- 使用分类模块对新样本进行分类
- 查看分类结果和性能评估指标
输出结果
- 分类结果：K×1整数向量，表示测试样本的预测类别
- 概率输出：K×c概率矩阵，显示每个样本属于各类别的后验概率
- 性能评估：分类准确率、混淆矩阵等评估指标
- 模型参数：训练得到的各类别条件概率密度函数参数
系统要求
- MATLAB版本：R2018a或更高版本
- 必要工具箱：统计和机器学习工具箱
- 内存要求：根据数据规模而定，建议至少4GB RAM
- 操作系统：Windows/Linux/macOS均可运行
文件说明
主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据加载与预处理、贝叶斯分类器训练、概率模型建立、特征向量分类决策、后验概率计算以及分类性能评估等完整流程。该文件整合了所有关键算法模块，为用户提供一站式的分类解决方案，通过参数配置即可完成从模型训练到结果输出的全过程。
