一是由于图片结构的原因,白色字符区域过小,背景区域过大,并且特征压缩(降维)比较严重,可以适当保留更多的特征,当然保留更多特征带来的是更为庞大的计算量;二是朴素贝叶斯假定特征之间相互独立,当数据之间独立性较大时,分类效果较好,反之,当各属性之间存在关联时,会导致分类效果大大降低。显然,其特征之间存在关联。 6....
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例4.1:试由下表的训练数据学习一个朴素贝叶斯分类器并确定x=(2,S)T的类标记y,表中X(1),X(2)为特征,取值的集合分别为A1={1,2,3},A2={S,M,L},Y为类标记,Y∈C={1,−1} 下面我们直接通过MATLAB编程来求解: n=input('请输入训练集的个数:n\n');A=zeros(n,3);%存储训练集,用来学习A(:,...
为类条件密度,即A类花的花萼的长度,花萼的宽度,花瓣的长度,花瓣的宽度服从的分布,在朴素贝叶斯分类中,假设该分布密度为4元高斯分布; 称为后验概率。 所以,在求解 时,我们只需求解其展开公式的分子即可。 二、最小错误率的朴素贝叶斯分类: 对于 ,假设该分布密度为4元高斯分布,则为朴素贝叶斯分类,即分布为: 计算...
我使用不支持朴素贝叶斯分类器的 Matlab 2008a。 脚本支持正常和内核发行版。 脚本中使用了 2008a 版本的统计工具箱。 还包括混淆垫的功能提供的示例数据来自 Mathworks 网络研讨会:计算统计:使用 MATLAB 进行分类入门 < http> (0)踩踩(0) 所需:1积分...
matlab精度检验代码NaiveBayes_Document_Classifier 在此项目中,朴素贝叶斯文档分类器实现并应用于20个新闻组数据集,以预测给定文档将哪个新闻组发布到最大似然估计(MLE),最大后验概率(MAP)并构建朴素贝叶斯分类器并进行测试数据分为20个新闻组。 错误分类由混淆矩阵识别。
Matlab中常用的分类器有随机森林分类器、支持向量机(SVM)、K近邻分类器、朴素贝叶斯、集成学习方法和鉴别分析分类器等。各分类器的相关Matlab函数使用方法如下: 首先对以下介绍中所用到的一些变量做统一的说明: train_data——训练样本,矩阵的每一行数据构成一个样本,每列表示一种特征 ...
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matlab中朴素贝叶斯分类器函数 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种,分别是:Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。应用贝叶斯网络分类器进行分类主要分成两阶段。第一阶段...
【图像分类】基于朴素贝叶斯分类器实现柑橘果实分类matlab代码,1简介朴素贝叶斯法是贝叶斯分类学中使用较为广泛的算法。该算法本身来源于贝叶斯定理。在确定目标时,认为各部分的属性特征相互独立,每个对象的特征矢量的维度也都相互独立,互不相关。在进行病斑区域分割时