matlab 实现贝叶斯分类器

最新推荐文章于 2025-05-17 10:25:08 发布

原创

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本文介绍了贝叶斯分类器的原理，并详细讲解了在matlab中设计贝叶斯分类器的步骤，包括求均值、协方差矩阵以及分类过程。还提供了分类器函数bayesClassifer.m的使用示例和实验结果。

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贝叶斯详解

网上有很多文章介绍贝叶斯原理，这里推荐个链接。
http://blog.youkuaiyun.com/anneqiqi/article/details/59666980

贝叶斯分类器

这里再说贝叶斯分类器的设计步骤：
1.对每个簇的数据求均值mu 和协方差矩阵sigma
2.对测试数据，将其对每个簇用均值和协方差矩阵求相关性。
3.将数据分类到相关性大的簇中。

matlab代码

分类器函数 bayesClassifer.m

function [ labels ] = bayesClassifer(trainData,trainLabel,K,testData)
%trainData 训练数据
%trainLabel 训练数据的标签
%K 训练数据的类数
%testData 测试数据
[~,dimentr]=size(trainData);
[numsts,dimente]=size(testData);
if dimentr~=dimente
    disp('错误！测试数据和训练数据维数不一样！');
    return;
end
mu=zeros(K,dimentr);%各个类的均值
sigma=zeros(dimentr*K,dimentr);%各个类的协方差