在Matlab中测试朴素分类器时，即使我在相同的数据样本上进行训练和测试，结果却有所不同。我想知道我的代码是否正确，并且是否有人能解释为什么会这样？

%% 降维处理，列数为6
[U,S,V]=svds(fulldata,columns);
%% 随机选择数据集
rows = 1000;
columns = 6;
%# 随机选择行
indX = randperm( size(fulldata,1) );
indX = indX(1:rows)';
%# 随机选择列
%indY = randperm( size(fulldata,2) );
indY = indY(1:columns);
%# 筛选数据
data = U(indX,indY);
%% 对每个单元应用标准化方法
data = zscore(data);
%创建与数据样本相同的训练集
training_data = data;
%将类别标签与相应的行匹配
target_class = classlabels(indX,:)
%对相同的数据样本进行分类，以检查朴素贝叶斯是否有效
class  = classify(data, training_data, target_class, 'diaglinear')
confusionmat(test_class, class)

这是一个例子：

请注意，它将ipsweep, teardrop 和 back与正常流量混淆了。我还没有达到对未见数据进行分类的阶段，我只是想测试它是否能对相同的数据进行分类。

混淆矩阵的输出如下：

ans =   537     0     0     0     0     0     0     1     0     0   224     0     0     0     1     0     1     0     0     0    91    79     0    17    24     4     0     0     0     0     8     0     0     2     0     0     0     0     0     0     3     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     2     0     0     0     0     0     0     0     0     0     3     0     0     0     0     0     0     1     0     0     1

虽然我不知道这到底是什么，而且我可能在代码中犯了错误，但我只是想测试一下它会输出什么。

回答：

您在降维后的数据上使用分类器。分类器的设计本来就是为了稍微不精确，因为它需要进行泛化。在降维阶段，您会丢失一些信息，这也会导致分类性能下降。

不要期望即使在训练集上也能获得完美的性能，这将是过拟合的一个坏例子。

关于混淆矩阵的使用，C(3,4)=79仅表示有79个数据点应该属于类别3，但被分类为类别4。整个矩阵显示您的分类器对类别1和2表现良好，但对类别3有问题。其余类别几乎没有数据，因此很难判断分类器对它们的表现如何。