朴树-我去2000

 
### 关于朴素贝叶斯分类器的MATLAB实现 在MATLAB中,可以利用内置函数和工具箱来构建并训练朴素贝叶斯分类模型。下面是一个简单的例子展示如何创建一个基于高斯分布假设下的连续型数据集上的朴素贝叶斯分类器[^1]。 #### 数据准备 首先定义特征矩阵`X`以及对应的标签向量`Y`: ```matlab % 假设有两个类别,每个类别的样本数分别为50个 class_1 = mvnrnd([2, 3], eye(2), 50); class_2 = mvnrnd([-2, -3], eye(2), 50); % 合并成总的特征矩阵 X 和标签 Y X = [class_1; class_2]; Y = ones(size(X, 1), 1); Y(51:end) = 2; ``` #### 创建与训练模型 接着使用 `fitcnb()` 函数拟合朴素贝叶斯分类器到给定的数据上: ```matlab Mdl = fitcnb(X,Y); % 训练朴素贝叶斯分类器 disp(Mdl); % 显示模型详情 ``` 此命令会返回一个经过训练后的Naive Bayes对象`Mdl`, 它包含了用于预测新观测值所需的信息。 #### 预测功能测试 为了验证所建立模型的效果,可以通过已知的结果来进行交叉验证或者直接应用新的未知实例进行预测: ```matlab newObservation = [-1,-4]; % 新观察点坐标 (-1,-4) predictedClass = predict(Mdl,newObservation'); fprintf('The predicted class is %.0f\n',predictedClass); ``` 上述代码片段展示了基本的工作流程,在实际操作过程中可能还需要考虑更多因素如缺失值处理、异常检测等预处理步骤;另外也可以调整参数设置以优化性能表现[^2]。
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