朴素贝叶斯matlab程序

朴素贝叶斯matlab程序，说明见文件，本文件只作为参考 navie bayes.txt中的说明比较清楚

%朴素贝叶斯分类器 by Luhua Jia
%input：训练集 trainSet，测试集：testSet，每列代表一个样本，每列的最后一个元素为样本类别号label
%output：输出预测的类别集和识别率recogRate
%testClass：测试后类别集 recogRate：正确率
function [testClass recogRate] = navieBayes（trainSet testSet）

trainData = trainSet（1:（end-1）:）;  %训练数据集
trainLabel = trainSet（end:）;  %训练类别集
testData = testSet（1:（end-1）:）;  %测试数据集
testLabel = testSet（end:）;  %测试类别集

classNum = length（unique（trainLabel））;  %类别数

label_priorP = zeros（1classNum）;  %类别的先验概率
%将trainSet按类别分组，然后分别对每类的数据求出每个属性的均值mu（AkCi）和样本标准差sigma（AkCi）
%mu（AkCi）sigma（AkCi）表示第Ci类数据集的属性Ak对应的均值和样本标准差
groupedSet = cell（1classNum）; %空的分组数据集矩阵

%mu、sigma中每列为对应类的均值列向量和标准差向量size（trainSet1）-1表示样本的属性数att_number
%mu（attNumclassNum）sigma（attnumclassNum）分别是第classNum类的第attNum个属性的均值和标准差
mu = zeros（size（trainDat

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1692  2009-03-24 10:58  bayes\NavieBayesian Specification.txt

     文件       3079  2009-03-24 18:40  bayes\navieBayes.m

     目录          0  2009-04-15 17:42  bayes

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