朴素贝叶斯分类器:MATLAB工具箱实现

本文介绍了如何使用MATLAB的statistic toolbox中的naivebayes类来实现朴素贝叶斯分类。默认采用高斯分布和混淆矩阵,其中包含NClass(因变量频数)、ClassLevels(类别)、prior(类别频率)、NDims(特征数量)和Dist(分布名称,通常为normal)。同时,Params表示各特征对各因变量的参数估计。用户还可以自定义分布函数,详细信息可查阅MATLAB的帮助文档。

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MATLAB工具箱的statistic toolbox中有naivebayes的类,可以直接使用。

使用默认的高斯分布和混淆矩阵:

>> load fisheriris
>> O1 = fitNaiveBayes(meas,species); 
生成


其中,NClass是因变量的频数,ClassLevels则是因变量类别,prio

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