模式识别贝叶斯最小错误率matlab

可以使用MATLAB的贝叶斯分类器函数来进行模式识别，其中包括了最小错误率准则。你可以使用命令 "classify" 进行分类，并将错误率存储在一个变量中以进行最小错误率的计算。例如：

load fisheriris

% 随机打乱数据
idx = randperm(size(meas,1));
% 採用前100个数据进行训练
training_data = meas(idx(1:100),:);
training_label = species(idx(1:100));
% 採用后50个数据进行测试
test_data = meas(idx(101:end),:);
test_label = species(idx(101:end));

% 训练一个朴素贝叶斯分类器 
mdl = fitcnb(training_data,training_label);

% 对测试数据进行分类
predicted_species = predict(mdl,test_data);

% 计算错误率
error_rate = sum(~strcmp(predicted_species,test_label)) / length(predicted_species);

% 计算最小错误率
min_error_rate = min(error_rate);

这段 MATLAB 代码演示了如何使用朴素贝叶斯分类器函数 "fitcnb" 进行训练，并使用 "predict" 函数对测试数据进行分类。然后计算错误率，最后计算最小错误率。注意，这里使用了鸢尾花数据集作为示例。