llgd.net
当前位置:首页 >> 如何用MAtlAB画贝叶斯分类器的决策面 >>

如何用MAtlAB画贝叶斯分类器的决策面

贝叶斯(Baysian)分类器[1]是一种理论上比较简单的分类器。但是结合不同的网络结构和概率模形,它又可以演化成非常复杂的分类体系。本短文主要演示Baysian + Gaussian如何解两类问题。 其中,分母部分主要用于归一化。p(y)为先验概率(prior),p(x...

贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说,贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化,它遵循“多数占优”这一基本原则。 ...

close all; clear all; X=-6:0.0001:6; %设置采样范围及精度 pw1=0.9;pw2=0.1; %设置先验概率 u1=-2;sig1=0.25;u2=2;sig2=4; %设置类条件概率分布参数 y1=(1./sqrt(2*pi*sig1))*gaussmf(X,[sqrt(sig1) u1]);%计算类别一(正常细胞)的类条件概率...

实验数据为单维度输入的独立抽取的样本。这里样本从一个[0, 100]的均匀分布中抽龋目标值带有一定的噪声,可以假设为高斯噪声,其均值和方差未知。实验数据格式为x、t,两个向量共50组训练样本点。实现线性回归的最小二乘法、正则化的最小二乘法...

贝叶斯分类器,说白了,就是计算后验概率p(wi | xk) 具体怎么计算,当然是利用贝叶斯公式,公式在这里我就不写了。 你会发现,计算后验概率的核心在于,计算似然函数的值,也就是 p(xk | wi)。 你的这一组新数据,未必都属于同一组,我的意思是...

对上述信息建立贝叶斯网络,代码如下 [plain] view plaincopyprint? N=8; dag=zeros(N,N); A=1;S=2;T=3;L=4;B=5;E=6;X=7;D=8; dag(A,T)=1; dag(S,[L B])=1; dag([T L],E)=1; dag(B,D)=1; dag(E,[X D])=1; discrete_nodes=1:N; node_sizes=2*one...

通过对膨胀操作使用最小值填充和对腐蚀操作使用最大值填充,可以有效地消除边界效应(输出图像靠近边界处的区域与图像其它部分不连续)。 否则,如果腐蚀操作使用最小值进行填充,则进行腐蚀操作后,输出图像会围绕着一个黑色边框。

%By Shelley from NCUT,April 14th 2011 %Email:just_for_h264@163.com %此程序利用贝叶斯分类算法,首先对两类样本进行训练, %进而可在屏幕上任意取点,程序可输出属于第一类,还是第二类 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%...

参考代码如下: N=8; dag=zeros(N,N); A=1;S=2;T=3;L=4;B=5;E=6;X=7;D=8; dag(A,T)=1; dag(S,[L B])=1; dag([T L],E)=1; dag(B,D)=1; dag(E,[X D])=1; discrete_nodes=1:N; node_sizes=2*ones(1,N);

工具箱解压到你的matlab程序目录, 进入其中的子目录gui, 在命令窗口运行: >> flpath 就设置好了. >>fraclab 启动工具箱GUI界面

网站首页 | 网站地图
All rights reserved Powered by www.llgd.net
copyright ©right 2010-2021。
内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com