MATLAB实现NB朴素贝叶斯多特征分类预测（完整源码和数据）下载

weixin_39821228 2023-01-24 14:00:11

MATLAB实现NB朴素贝叶斯多特征分类预测（完整源码和数据） NB朴素贝叶斯多特征分类，不调用工具箱，数据为多输入分类数据，输出分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。运行环境MATLAB2018b及以上。 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87375001?utm_source=bbsseo

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MATLAB实现NB朴素贝叶斯多特征分类预测（完整源码和数据） NB朴素贝叶斯多特征分类，不调用工具箱，数据为多输入分类数据，输出分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。运行环境MATLAB2018b及以上。

计算机视觉-贝叶斯学习MATLAB源码贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。　　由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因此其分类准确率可能会下降。为此，就衍生出许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法，如TAN(tree augmented Bayes network)算法。

毕业设计MATLAB源码资料

本博客首先介绍了概率论的基础知识，然后推导出贝叶斯公式，再逐步推导出朴素贝叶斯分类器的表达式。文中链接处有实现朴素贝叶斯分类器的MATLAB源代码，供大家免费下载。

Iris数据集，也被称作鸢尾花数据集，是机器学习领域中广泛使用的一个经典数据集。该数据集最初由英国生物统计学家、遗传学家罗纳德·费舍尔（Ronald Fisher）在1936年发表。它包含了150个样本，分为三个品种的鸢尾花：Setosa、Versicolour和Virginica，每个品种有50个样本。每个样本有四个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，所有这些特征都是连续的数值型数据。

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