Matlab 写的贝叶斯分类器，结构清晰，分类准确率也挺高，适合用来做入门测试或者小型实验。你只要把样本特征和标签整理好，直接扔进去跑就行，省事又高效。

Matlab 的贝叶斯算法实现起来其实挺直接，用到的就是朴素贝叶斯思想——每个特征独立，概率乘起来搞定分类。别看原理简单，效果还真不赖，尤其在样本不大的时候。

代码部分也不复杂，像是fitcnb这种内置函数直接拿来用就行，想改也方便。需要注意的是，数据预别偷懒，归一化、缺失值这些问题好了，分类器表现才能稳定。

另外，如果你对贝叶斯的数学基础不太熟，可以看看这篇贝叶斯公式与朴素贝叶斯文章，讲得比较清楚，思路也比较顺。

想再进阶一点？有现成的Matlab 贝叶斯工具包，也挺全的。要是你对不同语言实现感兴趣，还有Java 版本，做图像识别的。

哦对了，感兴趣的朋友可以试着结合贝叶斯决策树来做点更复杂的任务，甚至可以往数据挖掘那边靠一靠。

如果你平时就用 Matlab，那这个分类器可以直接上手用；要是你刚接触贝叶斯，也挺适合拿来练手，理解基本流程。