Sherwood决策森林框架的MATLAB分类器

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。

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

判别函数是模式识别中用于分隔不同类别的重要统计技术之一。这种方法基于已知类别的均值和协方差，适用于参数方法。在此情境下，选择了两个不同的类别，以获取它们之间最优决策边界。这些类别包括双变量和单变量情形。这种分类器被称为二类分类器。分类器的简化形式涵盖三种情况：情况1：特征向量在统计上是独立的，协方差矩阵为对角矩阵，样本分布于球形簇中。情况2：特征向量在统计上相关，但两个类别的协方差矩阵相同，样本分布于相等大小的唇形簇中。情况3：最优决策边界为二次形式。若要使用此GUI，请先解压文件夹，并将MATLAB的当前目录设置为该文件夹。然后，在MATLAB命令行中输入判别式，并按ENTER以打开GUI。

在使用决策树算法评估分类器时，通常考虑准确度、计算复杂度以及模型描述的简洁度，如产生式规则。

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。

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!

介绍了如何使用贝叶斯分类器进行文章类别判断，使用了斯密斯平滑方法，并提供了MATLAB源码。运行BayesClassifier即可完成分类，考虑到数据量较大，运行时间约为1分钟。

SC - 稀疏分类器，FSC - 快速稀疏分类器，GSC - 群稀疏分类器，FGSC - 快速群稀疏分类器，NSC - 最近子空间分类器，使用SPGL1 - [链接] 进行稀疏化，使用GroupSparseBox - [链接]，更多详情请参阅 [链接]。