用matlab实现贝叶斯决策模式识别代码

好的，下面是一个简单的 MATLAB 代码实现贝叶斯决策模式识别：

假设有两个类别，其中每个类别有两个特征属性，样本数分别为 5 和 4，特征属性的均值和方差如下：

% 类别 1
mean1 = [2, 3];
cov1 = [1, 0.5; 0.5, 2];
% 类别 2
mean2 = [4, 5];
cov2 = [2, 0.5; 0.5, 1];

接下来，根据贝叶斯决策模式，可以计算每个类别的先验概率：

% 先验概率
prior1 = 5 / 9;
prior2 = 4 / 9;

然后，可以计算每个类别在每个特征属性下的条件概率：

% 类别 1 的条件概率
x1 = [1, 2];
p1 = mvnpdf(x1, mean1, cov1);
x2 = [2, 4];
p2 = mvnpdf(x2, mean1, cov1);
x3 = [3, 3];
p3 = mvnpdf(x3, mean1, cov1);
x4 = [4, 5];
p4 = mvnpdf(x4, mean1, cov1);
x5 = [5, 6];
p5 = mvnpdf(x5, mean1, cov1);
cond1 = [p1; p2; p3; p4; p5];

% 类别 2 的条件概率
x1 = [2, 2];
p1 = mvnpdf(x1, mean2, cov2);
x2 = [3, 5];
p2 = mvnpdf(x2, mean2, cov2);
x3 = [4, 4];
p3 = mvnpdf(x3, mean2, cov2);
x4 = [5, 6];
p4 = mvnpdf(x4, mean2, cov2);
cond2 = [p1; p2; p3; p4];

接下来，可以根据贝叶斯公式计算每个样本在每个类别下的后验概率：

% 后验概率
post1 = prior1 * prod(cond1, 2);
post2 = prior2 * prod(cond2, 2);

根据后验概率，可以进行分类决策：

% 分类决策
result = post1 > post2;

以上就是一个简单的 MATLAB 实现贝叶斯决策模式识别的代码。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体的问题对代码进行修改和优化。