朴素贝叶斯分类matlab实现

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  • 2022-02-21 17:20
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分类算法是统计学分类方法,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,且方法简单、分类准确率高、速度快。
朴素贝叶斯分类matlab实现
  • 朴素贝叶斯分类
  • Bayes
  • attribute.m
    173B
  • post_prob.m
    780B
  • 说明.txt
    599B
  • train1.txt
    354B
  • predict2.txt
    38B
  • predict1.txt
    104B
  • my_bayes.m
    1.5KB
  • probality.m
    327B
  • train2.txt
    170B
  • 朴素贝叶斯分类.doc
    86.5KB
内容介绍
主程序为:my_bayes.m train1.txt为训练数据,其第一列属性为“年龄”,第二列属性为“收入”,第三列属性为“是否学生”,第四列属性为“信用度”,第五列为决策属性“是否买电脑”, predict1.txt为预测数据,其第一列属性为“年龄”,第二列属性为“收入”,第三列属性为“是否学生”,第四列属性为“信用度”,利用train1.txt数据,预测实例是否会买电脑。 train2.txt为训练数据,其第一列属性为“是否有房”,第二列属性为“婚姻状况”,第三列属性为“年收入”,第四列属性为决策属性“是否拖欠贷款”, predict2.txt为预测数据,其第一列属性为“是否有房”,第二列属性为“婚姻状况”,第三列属性为“年收入”,预测第四列属性的值。
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