仿照以下代码对鸢尾花数据集进行分类，选择花瓣宽度和长度作为特征：clear; clc; % 导入训练样本 load('dataset1.txt'); A=dataset1(1:78,:); %第一类 B=dataset1(79:328,:); %第二类 N1 = size(A,1); N2 = size(B,1); %训练样本总数 N = N1+N2; % 类别数目 w = 2; % 每一个样本的特征数 n = size(A,2); %% 训练数据（注意这里列为记录，行为特征） % 计算每一类的平均值 mean_A = mean(A); % 第一类的均值向量 mean_B = mean(B); % 第二类的均值向量 % 每种类型的训练样本的协方差矩阵 cov_A = cov(A); % 第一类的协方差矩阵 cov_B = cov(B); % 第二类的协方差矩阵 % 每种类型的训练样本的逆矩阵 inv_cov_A = inv(cov_A); % 第一类协方差矩阵的逆矩阵 inv_cov_B = inv(cov_B); % 第二类协方差矩阵的逆矩阵 % 方差矩阵的行列式 det_cov_A = det(cov_A); % 第一类协方差矩阵的行列式 det_cov_B = det(cov_B); % 第二类协方差矩阵的行列式 % 先验概率 P_w1 = N1 / N; % 第一类的先验概率 P_w2 = N2 / N; % 第二类的先验概率 % 测试数据。 load('dataset2.txt'); sample=dataset2; %测试样本 N_test=size(sample,1); % 遍历测试样本的 30 条记录 for k = 1:N_test % 计算后验概率 % 计算第一类的后验概率 exponent1 = -0.5 * (sample(k,:) - mean_A) * inv_cov_A * (sample(k,:) - mean_A)'; P1 = P_w1 * (1 / sqrt((2 * pi)^n * det_cov_A)) * exp(exponent1); % 计算第二类的后验概率 exponent2 = -0.5 * (sample(k,:) - mean_

<think>好的，我现在需要解决用户的问题，他们遇到了MATLAB中的图例警告，并且想要用花瓣宽度和长度作为特征对鸢尾花数据集进行贝叶斯分类的示例代码。首先，我需要回忆用户之前的对话历史，看看有没有相关的信息可以参考。 用户之前询问了关于训练集和测试集的划分比例，我给出了详细的建议，包括常规划分原则、Iris数据集的特点、分层抽样和交叉验证等内容。现在用户的新问题集中在图例警告和贝叶斯分类的实现上，特别是使用花瓣的两个特征。 首先，关于MATLAB的图例警告“忽略额外的图例条目”，这个通常是因为图例中指定的条目数量超过了实际绘制的数据系列数量。比如，如果在代码中定义了多个图例句柄，但实际绘制的线条或散点数量少于图例条目，就会触发这个警告。需要检查绘图代码和图例命令是否匹配，确保每个图例条目都有对应的图形对象。 接下来是贝叶斯分类的示例代码。用户希望使用花瓣长度和宽度作为特征，这里可能需要使用MATLAB的统计和机器学习工具箱中的函数，比如fitcnb用于训练朴素贝叶斯分类器。需要加载鸢尾花数据集，提取花瓣特征，划分训练集和测试集，训练模型并进行预测，最后评估准确率和可视化结果。 我需要确保代码步骤清晰，包括数据准备、模型训练、预测和可视化。同时，要注意用户提到的图例问题，在可视化部分正确设置图例，避免出现多余的条目。可能需要在绘制分类边界和数据点时，分别处理不同类别的图例，确保每个图例条目对应实际存在的图形对象。 另外，用户可能希望代码中包含分层抽样，以保持类别的平衡，这在之前的回答中已经提到过。因此，在划分训练集和测试集时，应该使用cvpartition函数并设置'Stratify'参数为true，以确保数据分布的均匀性。 最后，生成相关问题需要考虑用户可能进一步的问题，比如如何处理多类别分类、调整模型参数，或者使用其他分类器进行比较。确保问题与当前主题相关，并且能够帮助用户深入理解贝叶斯分类和数据可视化中的常见问题。</think>以下是针对MATLAB图例警告的解决方案和基于花瓣特征的贝叶斯分类实现指南： --- ### 一、**"忽略额外的图例条目" 警告分析** #### 1. **问题根源** - 当`legend()`函数指定的标签数量 **超过实际绘制的图形对象数量** 时触发 - 常见于循环绘制图形时未正确管理图例句柄 #### 2. **解决方案** ```matlab % 错误示例（产生3个图形对象但声明4个图例）： plot(x1,y1,'r'); hold on; plot(x2,y2,'b'); legend('Class 1','Class 2','Class 3'); % 多声明一个不存在的条目 % 修正方案： h1 = plot(x1,y1,'r'); h2 = plot(x2,y2,'b'); legend([h1,h2], {'Setosa','Versicolor'}); % 精确匹配对象与标签 ``` #### 3. **动态处理方法** ```matlab % 自动捕获当前坐标系中所有图形对象 legend('show'); % 或通过句柄数组管理 h = gobjects(3); % 预分配图形对象数组 h(1) = scatter(...); h(2) = plot(...); legend(h(1:2), {'Training','Test'}); % 选择性显示部分对象 ``` --- ### 二、**基于花瓣特征的贝叶斯分类实现** #### 1. **数据准备与划分** ```matlab load fisheriris X = meas(:,3:4); % 花瓣长度(PetalLength)和宽度(PetalWidth) y = grp2idx(species); % 转换为数值标签(1:Setosa, 2:Versicolor, 3:Virginica) % 分层划分训练集/测试集 (70-30比例) cv = cvpartition(y,'HoldOut',0.3,'Stratify',true); X_train = X(cv.training,:); y_train = y(cv.training); X_test = X(cv.test,:); y_test = y(cv.test); ``` #### 2. **朴素贝叶斯分类器训练** ```matlab model = fitcnb(X_train, y_train,... 'ClassNames',[1;2;3],... 'DistributionNames','kernel'); % 使用核密度估计 ``` #### 3. **分类结果可视化** ```matlab % 生成网格点用于决策边界绘制 [x1,x2] = meshgrid(linspace(0,7,500), linspace(0,2.5,500)); pred = predict(model, [x1(:),x2(:)]); % 绘制决策区域 figure imagesc([0 7],[0 2.5], reshape(pred,size(x1))); colormap([0.8 0.9 0.8; 0.9 0.8 0.9; 0.8 0.8 0.9]) % 自定义颜色映射 hold on % 绘制测试样本点 h = gscatter(X_test(:,1), X_test(:,2), y_test, 'rgb', 'o', 10); legend(h, {'Setosa','Versicolor','Virginica'}, 'Location','best') % 添加坐标标签 xlabel('Petal Length (cm)') ylabel('Petal Width (cm)') title('Bayesian Classification with Petal Features') ``` #### 4. **性能评估** ```matlab y_pred = predict(model, X_test); conf_mat = confusionmat(y_test, y_pred); accuracy = sum(diag(conf_mat))/sum(conf_mat(:)); disp(['测试集准确率: ', num2str(accuracy*100), '%']) ``` --- ### 三、**关键实现细节** 1. **核密度估计优势** - 避免假设特征服从正态分布的限制 - 数学表达：$$ \hat{f}(x) = \frac{1}{nh}\sum_{i=1}^n K\left(\frac{x-X_i}{h}\right) $$ - MATLAB自动选择最优带宽$h$[^1] 2. **决策边界绘制技巧** - 使用高分辨率网格(`500x500`)平滑边界 - 通过`imagesc`实现快速区域着色 3. **颜色映射优化** - 选择低饱和度颜色避免遮挡数据点 - 保持图例颜色与散点图一致[^2] --- ### 四、**常见问题规避** 1. **类别不平衡处理** ```matlab % 查看各类样本数量 tabulate(y_train) % 若存在不平衡，设置先验概率 model.Prior = [0.33 0.33 0.34]; % 根据实际分布调整 ``` 2. **高维扩展方法** ```matlab % 增加萼片特征 X = meas(:,1:4); % 包含所有4个特征 % 自动选择最优特征子集 [fs,history] = sequentialfs(@nb_classf, meas, species); ``` [^1]: 核密度估计自适应数据分布特性 [^2]: 颜色映射需保证色盲用户可辨识 --- **