最小错误率bayes决策 matlab

在 MATLAB 中实现最小错误率贝叶斯决策，首先需要定义一个类别判别函数，该函数将输入特征向量和先验概率作为参数，并返回属于每个类别的后验概率。然后，我们需要使用训练数据集来确定先验概率和类别判别函数中的参数。最后，我们可以使用测试数据集来评估最小错误率贝叶斯分类器的性能。

下面是一个示例代码：

% 定义类别判别函数
function [p1, p2] = class_discriminant(x, mu1, cov1, mu2, cov2, p_c1, p_c2)
    % 计算类别1的后验概率
    p1 = mvnpdf(x, mu1, cov1) * p_c1;
    
    % 计算类别2的后验概率
    p2 = mvnpdf(x, mu2, cov2) * p_c2;
end

% 加载训练数据集和测试数据集
load('train_data.mat');
load('test_data.mat');

% 计算先验概率
p_c1 = sum(train_labels == 1) / length(train_labels);
p_c2 = sum(train_labels == 2) / length(train_labels);

% 计算类别1和类别2的均值和协方差矩阵
mu1 = mean(train_data(train_labels == 1, :));
cov1 = cov(train_data(train_labels == 1, :));
mu2 = mean(train_data(train_labels == 2, :));
cov2 = cov(train_data(train_labels == 2, :));

% 对测试数据进行分类
pred_labels = zeros(size(test_data, 1), 1);
for i = 1:size(test_data, 1)
    x = test_data(i, :);
    [p1, p2] = class_discriminant(x, mu1, cov1, mu2, cov2, p_c1, p_c2);
    if p1 > p2
        pred_labels(i) = 1;
    else
        pred_labels(i) = 2;
    end
end

% 计算分类器的性能指标
accuracy = sum(pred_labels == test_labels) / length(test_labels);
precision = sum(pred_labels == 1 & test_labels == 1) / sum(pred_labels == 1);
recall = sum(pred_labels == 1 & test_labels == 1) / sum(test_labels == 1);
f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall);

在此示例中，我们使用了一个简单的二元分类问题。训练数据集和测试数据集分别保存在 `train_data.mat` 和 `test_data.mat` 文件中，每个数据点都包含两个特征和一个类别标签。我们首先计算先验概率，然后使用训练数据集计算类别1和类别2的均值和协方差矩阵。最后，我们对测试数据集进行分类，并计算分类器的性能指标。