%-------------------------------------------------
%由訓(xùn)練數(shù)據(jù)統(tǒng)計先驗概率得到分界線（設(shè)計分類器）；
%用測試數(shù)據(jù)測試分類器性能，計算錯判率；
%畫出訓(xùn)練集二維分布，測試集數(shù)據(jù)三維分布圖及分界線
%-------------------------------------------------
function?bayes_classifier（datatarget）
train=zeros（10002）;
test=zeros（20002）;
prior_class1=0;
prior_class2=0;
class1_num=0;
class2_num=0;
%打亂下標(biāo)便于隨機劃分訓(xùn)練集和測試集
index=randperm（3000）;

figure;
hold?on;
%由訓(xùn)練數(shù)據(jù)得到先驗概率
for?i=1:1000
????%按打亂順序的前1000個下標(biāo)選取訓(xùn)練數(shù)據(jù)
????train（i:）=data（index（i）:）;
????%統(tǒng)計訓(xùn)練集中兩類數(shù)據(jù)點，得到先驗概率
????if?index（i）>1500?
????????scatter（train（i1）train（i2）‘m‘‘.‘）;%粉紅表示第二類，綠色表示第一類
????????class2_num=class2_num+1;
????????data_class2（class2_num:）=data（index（i）:）;
????else????????
????????class1_num=class1_num+1;
????????scatter（train（i1）train（i2）‘g‘‘.‘）;????????
????????data_class1（class1_num:）=data（index（i）:）;
????end
end

mu1=mean（data_class1）;
mu2=mean（data_class2）;
sigma1=cov（data_class1）;
sigma2=cov（data_class2）;
display（mu1）;
display（sigma1）;
display（mu2）;
display（sigma2）;
%由訓(xùn)練集得到的先驗概率
prior1=class1_num/1000;
prior2=class2_num/1000;
display（prior1）;
display（prior2）;

%根據(jù)貝葉斯決策方程求數(shù)據(jù)分界線
syms?x1?x2
Xr=[x1x2];
Xt=[x1;x2];
%對于一般性多元正態(tài)數(shù)據(jù)，決策面方程為X‘（Wi-Wj）X+（wi-wj）‘X+wi0-wj0=0X為列向量;
%式中的WiWj即下式w1（2）_1；
%wiwj即w1（2）_2;
%wi0wj0即w1（2）_3;
w1_1=-0.5*inv（sigma1）;
w2_1=-0.5*inv（sigma2）;
w1_2=inv（sigma1）*mu1‘;
w2_2=inv（sigma2）*mu2‘;
w1_3=-0.5*mu1*inv（sigma1）*mu1‘+log（prior1）;
w2_3=-0.5*mu2*inv（sigma2）*mu2‘+log（prior2）;
%分界線方程
g12=Xr*（w1_1-w2_1）*Xt+（w1_2-w2_2）‘*Xt+w1_3-w2_3;
g12=simple（g12）;

ezplot（g12）;
hold?off;
%初始化錯分樣本數(shù)
error_count=0;
test=data（index（1001:3000）:）;
for?i=1:2000
????if?index（i+1000）<=1500
????g（i）=-0.5*（test（i:）-mu1）*inv（sigma1）*（test（i:）-mu1）‘-0.5*log（det（sigma1））+log（prior1）;
????g_temp=-0.5*（test（i:）-mu2）*inv（sigma2）*（test（i:）-mu2）‘-0.5*log（det（sigma2））+log（prior2）;
????????if?g（i）???????????error_count=error_count+1;?
????????end
????else?
????g（i）=-0.5*（test（i:）-mu2）*inv（sigma2）*（test（i:）-mu2）‘-0.5*log（det（sigma2））+log（prior2）;???
????g_temp=-0.5*（test（i:）-mu1）*inv（sigma1）*（test（i:）-mu1）‘-0.5*log（det（sigma1））+log（prior1）;
????????if?g（i）????????????error_count=error_count+1;?
????????end
????end
end
error_rate=error_count/2000;
display（error_rate）;

data3d（:1:2）=test;
data3d（:3）=g;
[XYZ]=griddata（data3d（:1）data3d（:2）data3d（:3）linspace（min（data3d（:1））max（data3d（:1）））‘linspace（min（data3d（:2））max（data3d（:2））））;

figure;
hold?on;
grid?on;
mesh（XYZ）;
ezplot（g12）;
hold?off;
end

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2011-12-21?17:35??Bayes\
?????文件????????2813??2011-12-13?15:43??Bayes\bayes_classifier.m
?????文件?????????831??2011-12-13?14:02??Bayes\bayes_main.m
?????文件?????????624??2011-12-13?13:16??Bayes\data_generator.m