实验一Bayes分类器设计.doc
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1、_ 实 验 报 告课程名称:模式识别学 院:电子通信与物理学院专 业:电子信息工程班 级:电子信息工程2013-3姓 名: 学 号:指导老师:实验一Bayes分类器设计本实验旨在让同学对模式识别有一个初步的理解,能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识,理解二类分类器的设计原理。1实验原理最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行:(1)在已知,i=1,,c及给出待识别的的情况下,根据贝叶斯公式计算出后验概率:j=1,,x (2)利用计算出的后验概率及决策表,按下面的公式计算出采取,i=1,,a的条件风险,i=1,2,a(3)对(2)中得到的a个条件风险值,i=1,,a进行比较,找出使其
2、条件风险最小的决策,即则就是最小风险贝叶斯决策。2实验内容假定某个局部区域细胞识别中正常()和非正常()两类先验概率分别为正常状态:P()=0.9;异常状态:P()=0.1。现有一系列待观察的细胞,其观察值为:-3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.7932 -2.8531 -2.7605 -3.7287 -3.5414 -2.2692 -3.4549 -3.0752 -3.9934 2.8792 -0.9780 0.7932 1.1882 3.0682-1.5799 -1.4885 -0.7431 -0.4221 -1.1186 4.2532 已知类条件概率密度
3、曲线如下图:类条件概率分布正态分布分别为(-2,0.25)(2,4)试对观察的结果进行分类。3 实验要求1) 用matlab完成分类器的设计,要求程序相应语句有说明文字。2) 根据例子画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。3) 如果是最小风险贝叶斯决策,决策表如下:最小风险贝叶斯决策表:状态决策106210请重新设计程序,画出相应的后验概率的分布曲线和分类结果,并比较两个结果。1.最小错误率贝叶斯决策试验程序 %分类器设计x=-3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.7932 -2.8531 -2.7605 -3.7287 -3.5414 -2.2692 -3
4、.4549 -3.0752 -3.9934 2.8792 -0.9780 0.7932 1.1882 3.0682-1.5799 -1.4885 -0.7431 -0.4221 -1.1186 4.2532 ; disp(x);pw1=0.9;pw2=0.1;% R1_x,R2_x,result=bayesSY(x,pw1,pw2);e1=-2;a1=0.5;e2=2;a2=2;m=numel(x);pw1_x=zeros(1,m);pw2_x=zeros(1,m);results=zeros(1,m);for i=1:m pw1x(i)=(pw1*normpdf(x(i),e1,a1)/(p
5、w1*normpdf(x(i),e1,a1)+pw2*normpdf(x(i),e2,a2); pw2x(i)=(pw2*normpdf(x(i),e2,a2)/(pw1*normpdf(x(i),e1,a1)+pw2*normpdf(x(i),e2,a2);endfor i=1:m if pw1x(i)pw2x(i) result(i)=0;%正常细胞数 else result(i)=1;%异常细胞数 endenda=-5:0.05:5;%去样本点画图n=numel(a);pw1_plot=zeros(1,n);pw2_plot=zeros(1,n);for j=1:n pw1_plot(j
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