解释in1=[data1;data2(1:42,:);data3;data4;data5;data6]; out1(1:35,1)=1; out1(36:199,1)=-1; gam1=2; sig21=10; type='c'; %代表分类器 t1=data2(7,:); [Ppos1, Pneg1] = bay_modoutClass({in1,out1,type,gam1,sig21,'RBF_kernel','preprocess'}, t1);
时间: 2023-06-15 21:06:20 浏览: 176
data1.out
这段代码是一个基于贝叶斯模型的分类器。具体来说,它将一些数据按照一定的方式组合成一个矩阵 in1,其中包括 data1、data2(1:42,:)、data3、data4、data5 和 data6。同时,它定义了一个输出向量 out1,其中前 35 个元素为 1,后 164 个元素为 -1,用于标记 in1 中的样本属于哪一类。接下来,它定义了一个核函数类型为 RBF_kernel,参数为 gam1 和 sig21,用于计算样本之间的相似度。最后,它选定了一种预处理方式 preprocess,并使用这些参数和数据来训练分类器。t1 是一个测试样本,Ppos1 和 Pneg1 分别表示该样本属于正类和负类的概率。
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