贝叶斯分类器MATLAB经典程序

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1、functionBayes2%为了提高实验样本测试的精度,故采用多次模拟求平均值的方法N=input('实验模拟次数N(N最好为奇数)=');Result(1:3,1:3)=0;     %判别矩阵的初始化fork=1:N            %控制程序模拟次数N   %生成二维正态分布的样本2XN维的矩阵    X1=mvnrnd([12],[40;06],300)';  %2XN   X2=mvnrnd([53],[50;01],200)';   X3=mvnrnd([47],[20;09],500)';  %样本程序   %---

2、------------------------------------------------%   %测试样本   X10=mvnrnd([12],[40;06],100)';  %2XN   X20=mvnrnd([53],[50;01],100)';   X30=mvnrnd([47],[20;09],100)';     %先验概率   P(1)=length(X1)/(length(X1)+length(X2)+length(X3));   P(2)=length(X2)/(length(X1)+length(X2)+leng

3、th(X3));   P(3)=length(X3)/(length(X1)+length(X2)+length(X3));   %计算相关量 cov(X):协方差矩阵Ave:均值   %--------------------------------------------------------%   W1=-1/2*inv(cov(X1'));W2=-1/2*inv(cov(X2'));W3=-1/2*inv(cov(X3'));%   Ave1=(sum(X1')/length(X1))';Ave2=(sum(X2')/lengt

4、h(X2))';   Ave3=(sum(X3')/length(X3))';%计算平均值(2维列向量)   w1=inv(cov(X1'))*Ave1;w2=inv(cov(X2'))*Ave2;w3=inv(cov(X3'))*Ave3;%2   w10=-1/2*Ave1'*inv(cov(X1'))*Ave1-1/2*log(det(cov(X1')))+log(P(1));   w20=-1/2*Ave2'*inv(cov(X2'))*Ave2-1/2*log(det(cov(X2')))+log(P(2));   w30=-1

5、/2*Ave3'*inv(cov(X3'))*Ave3-1/2*log(det(cov(X3')))+log(P(3));   %-----------------------------------------------------------%   fori=1:3                                            forj=1:100                                          ifi==1               g1=X10(:,j)'*W1*X10

6、(:,j)+w1'*X10(:,j)+w10;                 g2=X10(:,j)'*W2*X10(:,j)+w2'*X10(:,j)+w20;               g3=X10(:,j)'*W3*X10(:,j)+w3'*X10(:,j)+w30;               ifg1>=g2&g1>=g3                        Result(1,1)=Result(1,1)+1;               elseifg2>=g1&g2>=g3                   

7、Result(1,2)=Result(1,2)+1;%记录误判情况               else                   Result(1,3)=Result(1,3)+1;%记录误判情况               end           elseifi==2               g1=X20(:,j)'*W1*X20(:,j)+w1'*X20(:,j)+w10;               g2=X20(:,j)'*W2*X20(:,j)+w2'*X20(:,j)+w20;               

8、g3=X20(:,j)'*W3*X20(:,j)+w3'*X20(:,j)+w30;               ifg2>=g1&g2>=g3                   Resul

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