基于非监督决策理论分类器设计matlab程序

下面是一个基于非监督决策理论的分类器MATLAB程序的示例：

% 准备数据集
data = load('data.mat'); % 加载数据集
X = data.X; % 数据矩阵
K = 3; % 聚类数量

% 执行k-means聚类
[idx, C] = kmeans(X, K);

% 对每个聚类执行最大期望方法以确定标记或类别
p = zeros(K, 1); % 先验概率
mu = zeros(K, size(X, 2)); % 均值
sigma = zeros(size(X, 2), size(X, 2), K); % 协方差矩阵
for i = 1:K
    % 计算先验概率
    p(i) = sum(idx == i) / size(X, 1);
    
    % 计算均值
    mu(i, :) = mean(X(idx == i, :));
    
    % 计算协方差矩阵
    sigma(:, :, i) = cov(X(idx == i, :));
end

% 对新数据点执行相同的聚类和最大期望方法以确定其标记或类别
test_data = [1, 2, 3]; % 新数据点
posterior = zeros(K, 1); % 后验概率
for i = 1:K
    % 计算后验概率
    posterior(i) = p(i) * mvnpdf(test_data, mu(i, :), sigma(:, :, i));
end
[~, label] = max(posterior); % 确定标记或类别

% 输出结果
fprintf('新数据点 %s 的标记或类别为 %d\n', mat2str(test_data), label);

该程序使用了一个名为`data.mat`的数据集，并执行了k-means聚类以将数据点分为3个聚类。然后，对每个聚类执行最大期望方法以确定标记或类别。最后，程序对一个新的数据点`[1, 2, 3]`执行相同的聚类和最大期望方法以确定其标记或类别。