请用matlab设计一个最小误判概率准则Bayes分类器对样本测试集进行分类,并统计错分概率
时间: 2024-06-04 08:11:38 浏览: 10
这里给出一个简单的示例代码:
% 生成训练集和测试集
trainData = mvnrnd([1,1],[1,-0.5;-0.5,1],100);
trainData = [trainData;mvnrnd([3,3],[1,0.5;0.5,1],100)];
trainLabel = [ones(100,1);-ones(100,1)];
testData = mvnrnd([1,1],[1,-0.5;-0.5,1],50);
testData = [testData;mvnrnd([3,3],[1,0.5;0.5,1],50)];
testLabel = [ones(50,1);-ones(50,1)];
% 计算训练集的均值和协方差矩阵
mu1 = mean(trainData(trainLabel==1,:));
mu2 = mean(trainData(trainLabel==-1,:));
sigma1 = cov(trainData(trainLabel==1,:));
sigma2 = cov(trainData(trainLabel==-1,:));
% 计算先验概率
p1 = sum(trainLabel==1)/length(trainLabel);
p2 = sum(trainLabel==-1)/length(trainLabel);
% 对测试集进行分类
testResult = zeros(size(testData,1),1);
for i = 1:size(testData,1)
x = testData(i,:);
% 计算后验概率
post1 = mvnpdf(x,mu1,sigma1)*p1;
post2 = mvnpdf(x,mu2,sigma2)*p2;
if post1 > post2
testResult(i) = 1;
else
testResult(i) = -1;
end
end
% 统计错分率
errorRate = sum(testResult~=testLabel)/length(testLabel);
disp(['错误分类率为:',num2str(errorRate)]);
在这个示例中,我们生成了两个二维高斯分布的数据集作为训练集和测试集,然后计算了训练集的均值和协方差矩阵,并使用最小误判概率准则计算了后验概率并进行分类,最后统计了测试集的错分率。这个示例只是一个简单的演示,实际应用中需要根据具体情况进行调整。
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