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模式识别的一些matlab程序最小错误率Bayes分类器的设计与检验
clc
clear
X1 = 10000;
MU1 = 2.0;
SIGMA1 = 0.2;
Y1 = normrnd(MU1, SIGMA1, X1, 1);
X2 = 5000;
MU2 = 1.0;
SIGMA2 = 0.2;
Y2 = normrnd(MU2, SIGMA2, X2, 1);
Y = [Y1;Y2];
Pw1 = X1 / (X1+X2);
Pw2 = X2 / (X1+X2);
T1 = find(normpdf(Y1,MU1,SIGMA1)*Pw1 normpdf(Y1,MU2,SIGMA2)*Pw2);
T2 = find(normpdf(Y2,MU2,SIGMA2)*Pw2 normpdf(Y2,MU1,SIGMA1)*Pw1);
et = (X1-length(T1)+X2-length(T2)) / (X1+X2);
t = fsolve(fun1, 1);
e = quadl(fun2, -10000, t) + quadl(fun3, t, 10000);
%fun1
function e = fun1(x)
MU1 = 2.0;
SIGMA1 = 0.2;
MU2 = 1.0;
SIGMA2 = 0.2;
e = normpdf(x,MU1,SIGMA1)*2/3 - normpdf(x,MU2,SIGMA2)*1/3;
%fun2
function y = fun2(x)
MU1 = 2.0;
SIGMA1 = 0.2;
MU2 = 1.0;
SIGMA2 = 0.2;
y = normpdf(x,MU1,SIGMA1)*2/3;
%fun3
function y = fun3(x)
MU1 = 2.0;
SIGMA1 = 0.2;
MU2 = 1.0;
SIGMA2 = 0.2;
y = normpdf(x,MU2,SIGMA2)*1/3;
窗函数法高斯分布
clc
clear
load(TestData.mat)
Y = [Y1;Y2];
%hist([Y1;Y2],x)
hn = 0.01;
x = 0:0.01:3;
%y = 1/15000*sum(1/hn*normpdf((x-Y),MU,SIGMA));
for i = 1:3/0.01+1
y(i) = 1/15000*sum(1/hn*normpdf((x(i)-Y)/hn, 0, 1));
end
plot(x,y)
hold on
MU1 = 2.0;
SIGMA1 = 0.2;
MU2 = 1.0;
SIGMA2 = 0.2;
z = normpdf(x,MU1,SIGMA1)*2/3 + normpdf(x,MU2,SIGMA2)*1/3;
plot(x,z,r)
近邻法高斯分布
clc
clear
load(TestData.mat)
Y = [Y1;Y2];
Y = sort(Y);
x = 0:0.01:3;
kn = 100;
for i = 1:3/0.01+1
j = 1;
while 1
if abs(Y(j)+Y(j+kn-1)-2*x(i)) abs(Y(j+1)+Y(j+kn)-2*x(i))
break;
else
j = j+1;
end
if j == 15000-kn+1
break;
end
end
y(i) = kn/15000/(Y(j+kn-1)-Y(j));
end
plot(x, y)
hold on
MU1 = 2.0;
SIGMA1 = 0.2;
MU2 = 1.0;
SIGMA2 = 0.2;
z = normpdf(x,MU1,SIGMA1)*2/3 + normpdf(x,MU2,SIGMA2)*1/3;
plot(x,z,r)
Fisher线性变换
clc
clear
X1 = 5;
One1 = ones(X1, 1);
SIGMA1 = 0.2;
Y1 = normrnd([One1.*2 One1.*3], SIGMA1, X1, 2);
X2 = 5;
One2 = ones(X2, 1);
MU2 = 3.0;
SIGMA2 = 0.2;
Y2 = normrnd([One2.*3, One2.*2], SIGMA2, X2, 2);
plot(Y1(:,1), Y1(:,2), r*, Y2(:,1), Y2(:,2), bo)
m1 = mean(Y1);
m2 = mean(Y
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