matlab统计模式识别
时间: 2023-11-26 17:48:01 浏览: 31
Matlab是一种常用的统计模式识别工具,它提供了许多内置函数和工具箱,可以用于分类、聚类、降维等任务。以下是Matlab进行统计模式识别的一些例子:
1.使用支持向量机(SVM)进行垃圾邮件分类
```matlab
% 加载数据
load('spamTrain.mat');
load('spamTest.mat');
% 训练线性SVM
C = 0.1;
model = svmTrain(X, y, C, @linearKernel);
% 预测测试集
p = svmPredict(model, Xtest);
% 计算准确率
fprintf('Test Accuracy: %f\n', mean(double(p == ytest)) * 100);
```
2.使用k均值聚类对图像进行分割
```matlab
% 加载图像
img = imread('peppers.png');
% 将图像转换为二维矩阵
X = reshape(double(img), [], 3);
% 使用k均值聚类将像素分为16个类别
K = 16;
max_iters = 10;
initial_centroids = kMeansInitCentroids(X, K);
[centroids, idx] = runkMeans(X, initial_centroids, max_iters);
% 将像素分配到最近的聚类中心
X_recovered = centroids(idx,:);
X_recovered = reshape(X_recovered, size(img));
% 显示分割后的图像
imshow(X_recovered/255);
```