压缩分类器基于随机投影实现MATLAB开发的鲁棒降维分类器

matlab 的贝叶斯分类器资源，挺适合入门机器学习的小伙伴。了fitcnb函数的用法，还配了预测和评估的代码片段，结构清晰，重点突出。讲得比较接地气，代码也不绕，跑起来还蛮快的。适合拿来试试文本分类、垃圾邮件过滤这些经典任务，或者练练数据预和模型调参的手感。

这是用Matlab实现的贝叶斯分类器代码。欢迎下载。

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Ma

宝贝，含泪分享，上述代码主要包括了线性分类器设计，贝叶斯分类器设计，动态聚类。还有最优化的代码，包括拟牛顿法，共轭梯度法，黄金分割等等， share with you!

MatlabWekaInterface: WEKA分类器的Matlab接口 MatlabWekaInterface是一个用于在Matlab中调用WEKA分类器的接口。该接口允许用户在Matlab环境中利用WEKA提供的各种机器学习算法进行数据分析与模型训练。通过此接口，用户能够方便地实现WEKA的功能，同时也可以在Matlab的强大数据处理能力和可视化功能基础上，提升机器学习任务的效率。 MatlabWekaInterface 支持的功能： 数据集加载与预处理：从Matlab中加载数据并进行预处理。 分类器调用：直接在Matlab中调用WEKA的分类器算法，如决策树、支持向量机等。 结果评估

分类器的入门代码，还是得看这些经典的 MATLAB 实现。最小错误率 Bayes 分类器的设计，适合刚接触模式识别的朋友，逻辑清晰，公式推导也贴得比较全。窗函数法估计高斯分布和近邻法这俩方法挺直观，调起来也简单，适合做点小实验试试效果。 Fisher 线性变换的部分，嗯，做特征降维还蛮实用的，是你数据维度比较高的时候，用它来压压维，效率还不错。的最近邻优先的知识聚类算法，比较适合做无监督学习的初步尝试，代码虽然老点，但逻辑挺清楚。 想细看细节的话，这几个链接可以顺着看下去： 高斯和近邻均值分类器评估其分类错误率的 MATLAB 开发，里面的代码可直接复用。 快速近邻法分类程序的 Ma

本项目实现了Adaboost方法，利用一系列弱分类器集成强二元分类器。我们选用决策树桩作为弱分类器，展示了在合成数据集和包含数字图像的MNIST数据集上的分类效果。

本示例代码展示了如何使用 MATLAB 决策树算法对特定疾病进行诊断，提供可下载的代码供参考。

该存储库包含一组Matlab代码，用于基于EM算法训练和测试多类隐马尔可夫模型分类器。这些代码已应用于情感动作识别和手势识别等连续观察领域。