高斯过程分类 matlab代码,高斯过程（GP）(示例代码)

以下是一个简单的高斯过程分类的 Matlab 代码示例：

% 加载数据
load fisheriris
x = meas(:,1:2);
y = strcmp('versicolor',species);

% 定义高斯过程模型
meanfunc = @meanConst; % 均值函数
hyp.mean = 0; % 均值函数参数
covfunc = @covSEiso; % 协方差函数
hyp.cov = log([1;1]); % 协方差函数参数
likfunc = @likErf; % 似然函数
hyp.lik = log(1); % 似然函数参数

% 训练高斯过程模型
hyp = minimize(hyp, @gp, -100, @infEP, meanfunc, covfunc, likfunc, x, y);

% 预测
xtest = linspace(min(x(:,1)), max(x(:,1)), 100)';
ytest = linspace(min(x(:,2)), max(x(:,2)), 100)';
[X,Y] = meshgrid(xtest, ytest);
xy = [X(:),Y(:)];
[~, ~, ~, ~, lp] = gp(hyp, @infEP, meanfunc, covfunc, likfunc, x, y, xy);
p = exp(lp)./(1+exp(lp));
P = reshape(p, length(ytest), length(xtest));

% 可视化结果
figure(1)
hold on
plot(x(y==0,1), x(y==0,2), 'bo', 'MarkerSize', 8)
plot(x(y==1,1), x(y==1,2), 'rx', 'MarkerSize', 8)
contour(X, Y, P, [0.5 0.5], 'k', 'LineWidth', 2)
xlabel('Sepal length')
ylabel('Sepal width')
title('Gaussian Process Classification')
legend('versicolor', 'others', 'Decision boundary')

该代码使用 Fisher's iris 数据集进行演示，其中包括了花卉的测量数据和类别信息。代码首先加载数据，然后定义高斯过程模型的均值函数、协方差函数和似然函数，并使用最小化负对数似然函数的方法来训练模型的超参数。最后，代码使用预测函数对新数据进行预测，并将结果可视化为分类决策边界。