matlab-朴素贝叶斯-鸢尾花数据集

朴素贝叶斯算法写的关于鸢尾花分类的程序，有需要的可以自己下载修改使用。重新更改一下积分设置，怎么变成13了

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total_data=load（‘C:\Users\ZAN\Desktop\matalb_drive\machine-learnning\Bayes\iris_data.mat‘）;
len = size（total_data.features1）;
rand_num=randperm（len）;%disorder sequence
ratio=0.8;
train_num=ratio*len;
test_num=len-train_num;
data_mat = total_data.features（rand_num:）;%attribute
labels = total_data.classes（rand_num）;%class labels

% normalization 
maxV = max（data_mat）;
minV = min（data_mat）;
range = maxV-minV;
newdataMat = （data_mat-repmat（minV[len1]））./（repmat（range[len1]））;

newtrain_dataMat=newdataMat（1:train_num:）;
newtest_dataMat=newdataMat（train_num+1:end:）;
train_labels=labels（1:train_num）;
test_labels=labels（train_num+1:end）;
dataMat_1=newtrain_dataMat（find（train_labels==1）:）;
dataMat_2=newtrain_dataMat（find（train_labels==2）:）;
dataMat_3=newtrain_dataMat（find（train_labels==3）:）;
%compute the mean and stdandard diviation of each class
mean_1=mean（dataMat_1）;
std_1=std（dataMat_1）;
mean_2=mean（dataMat_2）;
std_2=std（dataMat_2）;
mean_3=mean（dataMat_3）;
std_3=std（dataMat_3）;
right_pre=0;
for i=1:test_num
        prob_1=prod（ normpdf（newtest_dataMat（i:）mean_1std_1） 2）;
        prob_2=prod（ normpdf（newtest_dataMat（i:）mean_2std_2） 2）;
        prob_3=prod（ normpdf（newtest_dataMat（i:）mean_3std_3） 2）;
        max_prob=max（[prob_1prob_2prob_3]）;
        if max_prob==prob_1
            pre_class=1;
        elseif max_prob==prob_2
            pre_class=2;
        else 
            pre_class=3;
        end
    fprintf（‘predict class is：%d  true result is：%d \n‘[pre_class  test_labels（i）] ）;
    if pre_class == test_labels（i）
        right_pre=right_pre+1;
    end
   
end
 fprintf（‘the accuracy of the classifiter is：%d‘right_pre/test_num）;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        1105  2010-10-17 14:51  iris_data.mat
     文件        1762  2018-08-31 09:37  my_bayes.m