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文档简介

实一贝斯类验学：4学时实目：计简单的线性分类器解模式识别基本方法掌握利用贝叶斯公式进行设计分类器的方法。实内：简分：有两样本（如鲈鱼和鲑鱼个样本有两个特征（如长度和亮度每类有若干个（比如20个）样本点，假设每样本点服从二维正态分布，自己随机给出具体数据计算每类数据的均值点且把两个均值点连成一线段用垂直平分该线段的直线作为分类边界。再根据该分类边界对一随机给出的样本判别类别。画出如下图形。提示：．可以入下产生第一类数据：%x1第一类数据，每一行代表一个样本两个特征）x1(:,1)=normrnd(10,4,20,1);x1(:,2)=normrnd(12,4,20,1);%第类数据x2(:,1)=normrnd(15,4,20,1);x2(:,2)=normrnd(13,4,20,1);．可假设分类边界为kx-y+b=0，根据直平分的条件计算出k和b．如果新的样本点代入分类边界方程的值的符号和第一类样本均值代入分类边界方的符号相同，则是判断为第一类。864520

ˆ866ˆ86646200ˆ0ij贝斯类：据贝叶斯公式，给出在类条件概率密度为正态分布时具体的判别函数表达式用判别函数设计分器。数据随机生成，比如生成两类样本（如鲈鱼和鲑鱼每个样本有两个特征（如长度和亮度有干个（比如0个）样本点，假设每类样本点服从二维正态分布随机生成体数据然后估计每类的均值与协方差在下列各种情况下求出分类边界。先验概率自己给定，比如都为。果可能，画出在两类协方差不相同的情况下的分类边界。提：若第一类的样本为x

1，则第一类均值的估计为x，协方差的估n计为(k

)

T

。若若第一类的样本为：xx则均值的估计为：

46协方差的估计为：

14

0020044000分类边界t(x)0

可用专绘制隐函数的ezplot来绘制。

若求出了

w

和x

，如：w=[-0.4127,0.1641]’;x0=[12.2197,12.5141]则用%判别函数达式%画出判别界情两协方差相同且和单位阵成比例的情况下的分类边界为：w(x)0其中，x(

)ij

i

j

2

(

ij

)i)j判别边是一条直线且垂直均值的连线但不一通过连线的点。如图：

0ij00ij0201510500510152025情2两协方差相同且和单位不比例的情况下的判别函数为：w

(x)0其中

w

ij

，

()(

ln)/P()ij)tijij

)ij

。判别边仍是一条直，但不直于均值的线。w'([xx,yy]'-x)

xx

iiiiii0iiiiiiii0iiiii情两类协方差不相同的情况下的判别函数为：(x)ttxiiii1WwwlnlnP()判别边为g1(x)-g2(x)=0，一条一二次曲线（能是椭双曲、抛线等(W

)-w)'0-w0=0121212y

22201816141210864205

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