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    文件類型: .m
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    發(fā)布日期: 2021-06-08
  • 語言: Matlab
  • 標簽: 最小風險??

資源簡介

基于最小風險的貝葉斯決策，模式識別課程，代碼采用Matlab編寫，其中用到的時求先驗概率，后驗概率，決策上有點小問題，缺個決策表

資源截圖

代碼片段和文件信息 

[DATACLASS]=xlsread（‘train_1.xls‘‘A1:I120‘）;??????%讀取學習數據
Test_DATA=xlsread（‘test_2.xls‘‘A1:H40‘）;???????????%讀取測試數據
CLASS=cell2mat（CLASS（:9））;

??????????%求先驗概率
P_prior=[size（CLASS（find（CLASS==‘b‘））1）???????????
?????????size（CLASS（find（CLASS==‘c‘））1）
?????????size（CLASS（find（CLASS==‘d‘））1）
?????????size（CLASS（find（CLASS==‘e‘））1）]./size（CLASS1）
?????
??????????%數據分類
B_class=DATA（find（CLASS==‘b‘）:）;
C_class=DATA（find（CLASS==‘c‘）:）;
D_class=DATA（find（CLASS==‘d‘）:）;
E_class=DATA（find（CLASS==‘e‘）:）;
??????????%求概率密度
covariance=cov（[Test_DATA;B_class]）;
for?i=1:40
P_density_B（i1）=exp（（-0.5）*（（Test_DATA（i:）-mean（B_class））*inv（covariance）...
????*（Test_DATA（i:）-mean（B_class））‘））/（（（2*pi）^（8/2））*sqrt（det（covariance）））;
end

covariance=cov（[Test_DATA;C_class]）;
for?i=1:40
P_density_C（i1）=exp（（-0.5）*（（Test_DATA（i:）-mean（C_class））*inv（covariance）...
????*（Test_DATA（i:）-mean（C_class））‘））/（（（2*pi）^（8/2））*sqrt（det（covariance）））;
end

covariance=cov（[Test_DATA;D_class]）;
for?i=1:40
P_density_D（i1）=exp（（-0.5）*（（Test_DATA（i:）-mean（D_class））*inv（covariance）...
????*（Test_DATA（i:）-mean（D_class））‘））/（（（2*pi）^（8/2））*sqrt（det（c

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