本项目使用Matlab实现基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件分类器，通过训练模型识别和过滤电子邮件中的垃圾信息。
朴素贝叶斯是一种基于概率的分类算法，在文本分类任务中有广泛应用，例如在垃圾邮件识别中的应用。该算法基于贝叶斯定理，并假设特征之间相互独立且每个特征的概率是先验已知的。在这个项目中，我们将探讨如何使用Matlab环境实现一个朴素贝叶斯分类器来检测垃圾邮件。
首先我们需要准备数据集，通常包括训练集和测试集两部分：训练集用于模型训练，而测试集则用来评估模型性能。在邮件分类任务中，每封邮件被视为一个样本，并通过词袋（Bag of Words）或TF-IDF方法将其内容转化为特征向量。这些方法将文本转换为一系列单词出现频率的表示形式。
Matlab提供了各种函数来处理和预处理数据：使用`textDatastore`读取并清理文本，包括去除停用词、标点符号及数字，并进行词干提取；通过`bagOfWords`创建词袋模型。然后利用`fitcnb`构建朴素贝叶斯分类器。
在训练过程中，该算法学习每个类别的先验概率（例如垃圾邮件和非垃圾邮件的比例）以及特征的条件概率，在计算这些概率时假设各特征独立分布。“朴素”一词即由此而来。完成模型后，我们使用测试集数据进行预测，并通过比较真实标签与预测结果来评估其性能。
常用评价指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数等。在Matlab中可以利用`confusionmat`函数生成混淆矩阵并进一步计算这些指标值。
尽管朴素贝叶斯分类器在某些场景下表现良好，但它的假设可能并不完全符合实际数据情况：例如邮件中的单词并非总是独立存在，且垃圾邮件策略会不断变化，这要求模型定期更新以维持准确性。此外，在实践中也可以尝试使用更复杂的特征工程方法（如n-gram、词形还原）或结合其他机器学习算法来进一步提升分类效果。
总结而言，基于朴素贝叶斯的文本分类技术利用了统计学和概率论的方法，并在Matlab环境下实现了一系列步骤包括数据预处理、特征表示、模型训练及性能评估。尽管存在一些局限性，但该方法简单高效且适用于大规模文本分类问题。通过阅读提供的`Homework 1 solution.pdf`文件，可以进一步了解并实践这一过程。
5星
