贝叶斯决策 分类器
【摘要】
最小误差率贝叶斯分类器
x=[-3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.7932 -2.8531 -2.7605 -3.7287 -2.5414 -2.2692 -3.4549 -3.0752 -3.9934 2.8792 -0.97...
最小误差率贝叶斯分类器
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x=[-3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.7932 -2.8531 -2.7605 -3.7287 -2.5414 -2.2692 -3.4549 -3.0752 -3.9934 2.8792 -0.97800.7932 1.1882 3.0682 -1.5799 -1.4885 -0.7431 -0.4221 -1.1186 4.2532];
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pw1=0.9;pw2=0.1;%两类的先验概率,可以从历史数据中获得
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e1=-2;a1=0.5;%假设似然函数满足正态分布,均值为-2,方差为0.5
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e2=2;a2=2;
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m=numel(x) %得到待测细胞个数
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pw1_x=zeros(1,m); %存放对w1的后验概率矩阵
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pw2_x=zeros(1,m); %存放对w2的后验概率矩阵
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result=zeros(1,m);%存放比较结果矩阵
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for i=1:m
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%计算在w1下的后验概率
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pw1_x(i)=(pw1*normpdf(x(i),e1,a1))/(pw1*normpdf(x(i),e1,a1)+pw2*normpdf(x(i),e2,a2));
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pw2_x(i)=(pw2*normpdf(x(i),e1,a1))/(pw1*normpdf(x(i),e1,a1)+pw2*no
文章来源: wenyusuran.blog.csdn.net,作者:文宇肃然,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:wenyusuran.blog.csdn.net/article/details/43405875
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