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上传时间: 2014-04-30
详细说明: 这是模式分类中的课程代码,其中包含所有的模式分类算法的实现实验,程序时用matlab写的,代码质量较高,对学习模式分类 模式识别、机器学习的同学有很重要的参考价值,本程序实现的算法为:贝叶斯估计 编程实现一个可以对两类模式样本进行分类的贝叶斯分类器,假设两个模式类的分布均为高 斯分布。模式类1 的均值矢量m1 = (1, 3)t,协方差矩阵为S1 =(1.5, 0; 0, 1),模式类2 的 均值矢量m2 = (3,1)t,协方差矩阵为S2 =(1, 0.5; 0.5, 2),先验概率 P1 = P2 = 1/2。 (a) 利用proj01-01 中的函数为每个模式类各生成50 个随机样本,并在一幅图中画出这些样本 的二维散点图; (b) 仅用模式集合的第1 个特征分量作为分类特征,对(a)中的100 个样本进行分类,统计正确 分类的百分比,并在2 维图上用不同的颜色画出正确分类和错分的样本; (c) 仅用模式的第2 个特征分量作为分类特征,对(a)中的100 个样本进行分类,统计正确分类 的百分比,并在2 维图上用不同的颜色画出正确分类和错分的样本; (d) 同时用模式的2 个分量作为分类特征,对(a)中的100 个样本进行分类,统计正确分类的百 分比,并在2 维图上用不同的颜色画出正确分类和错分的样本; (e) 对上述实验结果进行分析说明。 ...展开收缩
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