以IRIS数据集为例，用朴素bayes方法分类

资 源 简 介

尽管matlab提供了朴素bayes的函数，但要理解朴素bayes还是自己编程实现为好。这是以IRIS数据集为例，用朴素bayes方法分类的程序。

详 情 说 明

尽管matlab提供了朴素bayes的函数，但是为了更好地理解朴素bayes方法，我们建议自己编程实现。下面是一个以IRIS数据集为例的朴素bayes分类程序：

在这个程序中，我们首先导入IRIS数据集并随机划分训练集和测试集。然后，我们计算训练集中每个属性的均值和标准差，并利用高斯分布函数进行概率密度估计。接下来，我们将测试集中的每个样本按照朴素bayes方法进行分类，并将分类结果与实际结果进行比较。最后，我们计算分类的准确率和召回率，以衡量分类器的性能。

通过编写这个程序，我们可以更深入地理解朴素bayes方法，并将其应用于实际问题中。同时，我们还可以探索其他分类算法，并比较它们的性能和适用范围。