在MATLAB上将数据集A与B使用贝叶斯加权平均的方法靠近数据集C的程序
时间: 2023-06-27 22:06:06 浏览: 53
,周7 中班,
员工6: 周1 早班,周2 中班,周3 晚班,周4 在MATLAB中,可以使用以下代码实现将数据集A和B使用贝叶斯加权平均的方法靠近早班,周5 中班,周6 中班,周7 晚班,
员工7: 周1 中班,周2数据集C:
```matlab
% load data
load('dataA.mat');
load('dataB.mat');
load('dataC.mat 晚班,周3 早班,周4 中班,周5 晚班,周6 中班,周7 中班,
');
% set up parameters
alpha = 0.5; % weight of data set A
beta = 0.5; % weight员工8: 周1 早班,周2 中班,周3 晚班,周4 早班,周5 中 of data set B
% compute the covariance matrix and mean of the combined data set
covariance = alpha * cov(dataA) + beta * cov(dataB) + (1 - alpha - beta) * cov(dataC);
mean = alpha * mean(dataA) + beta *班,周6 晚班,周7 中班,
员工9: 周1 中班,周2 早班,周3 mean(dataB) + (1 - alpha - beta) * mean(dataC);
% compute the weights for the combined data set
weightsA 晚班,周4 中班,周5 早班,周6 中班,周7 中班,
员工10: 周 = mvnpdf(dataC, mean(dataA), covariance(dataA, dataA));
weightsB = mvnpdf(dataC, mean(dataB), covariance(dataB, dataB));
weightsC = mvnpdf(dataC, mean(dataC), covariance(dataC, dataC));
1 晚班,周2 中班,周3 早班,周4 晚班,周5 中班,周6 早% compute the combined weights using the Bayes' rule
combinedWeights = (alpha * weightsA + beta * weightsB + (1 -班,周7 中班,
员工11: 周1 早班,周2 中班,周3 晚班,周4 alpha - beta) * weightsC) ./ (alpha * weightsA + beta * weightsB + (1 - alpha - beta) * weights 早班,周5 中班,周6 晚班,周7 中班,
员工12: 周1 中班,周C + eps);
% compute the weighted average of the combined data set
combinedData = (alpha * dataA + beta * dataB +2 晚班,周3 早班,周4 中班,周5 晚班,周6 中班,周7 中班 (1 - alpha - beta) * dataC) .* combinedWeights;
weightedAverage = sum(combinedData, 1) ./ sum(combinedWeights, 1);
% display the results
disp(['Weighted average: ', num2str(weightedAverage)]);
```
其中,,
```
我们可以看到,所有约束条件都被满足了,并且只有一名员工被裁掉。