MATLAB算法-贝叶斯分类算法详解，附代码.pdf
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2023-07-17
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MATLAB
算
法
-
⻉
叶
斯
分
类
算
法
详
解
，
附
代
码
在
Matlab
中
，
⻉
叶
斯
分
类
算
法
是
⼀
种
常
⽤
的
机
器
学
习
算
法
，
⽤
于
进
⾏
分
类
任
务
。
⻉
叶
斯
分
类
算
法
基
于
⻉
叶
斯
定
理
，
通过
计
算
后
验
概
率
来
进
⾏
分
类
决
策
。
在
Matlab
中
，
可
以使
⽤
fitcnb
函
数
进
⾏
⻉
叶
斯
分
类
，
并
利
⽤
该
模
型
进
⾏
预
测
和
评
估
。
下
⾯
以
最
著
名
的
⻉
叶
斯
分
类
实
例
⸺
垃圾
邮
件
分
类
为
例
，
详
细
介
绍
在
Matlab
中
使
⽤
⻉
叶
斯
分
类
算
法
的
⽅
法
，
并
提
供
相
应
的
代
码
⽰
例
。
%
导
⼊
数
据
load('spamData.mat');
%
划分
训
练
集
和
测
试
集
cv = cvpartition(size(Xtrain, 1), 'HoldOut', 0.2);
Xtrain = Xtrain(training(cv), :);
Ytrain = Ytrain(training(cv), :);
Xtest = Xtrain(test(cv), :);
Ytest = Ytrain(test(cv), :);
%
构
建
⻉
叶
斯
分
类
模
型
model = fitcnb(Xtrain, Ytrain);
%
预
测测
试
集
Ypred = predict(model, Xtest);
%
计
算
分
类
准
确
率
accuracy = sum(Ypred == Ytest) / numel(Ytest);
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]);
%
绘
制
混淆
矩
阵
figure;
cm = confusionchart(Ytest, Ypred);
cm.Title = 'Confusion Matrix';
cm.RowSummary = 'row-normalized';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
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26
上
述
代
码
中
，
⾸
先
导
⼊
垃圾
邮
件
数
据
。
数
据
包
括
特
征
矩
阵
X
和
⽬
标
变
量
向
量
Y
。
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