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。
应用贝叶斯分类器的MATLAB实例
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edit_closest_to_centroid(Data,Labels):选择最接近质心的实例。
train_1nn(TrainingData, TrainingLabels,~):训练1NN分类器。
test_1nn(C,Data,Labels):测试1NN分类器性能。
voronoi_regions(prototypes, region2d, colour):绘制Voronoi图,展示原型和决策边界。
示例:
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数据:
示例代码需要 Data2D5.mat 数据文件。
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