资源描述：
《Bayes分类器设计实验报告.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、装订线模式识别实验报告题目：Bayes分类器设计学院计算机科学与技术专业xxxxxxxxxxxxxxxx学号xxxxxxxxxxxx姓名xxxx指导教师xxxx2015年xx月xx日Bayes分类器设计一、实验目的 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。 二、实验原理 最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行： (1)在已知及给出待识别的X的情况下，根据贝叶斯公式计算出后验概率： å== (2)利用计算出的后验概率及决策表，
2、按下面的公式计算出采取的条件风险 (3)对(2)中得到的a个条件风险值进行比较，找出使其条件风险最小的决策，即 ()()则就是最小风险贝叶斯决策。 三、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（w1）=0.9； 异常状态：P（w2）=0.1。 现有一系列待观察的细胞，其观察值为x： -3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.7932 -2.8531-2.7605 -3.7287 -3.5414
3、-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 已知类条件概率是的曲线如下图：类条件概率分布正态分布分别为N（-2，0.25）、N（2,4）试对观察的结果进行分类。四、实验要求 1）用matlab完成基于最小错误率的贝叶斯分类器的设计，要求程序相应语句有说明文字，要
4、求有子程序的调用过程。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：请重新设计程序，完成基于最小风险的贝叶斯分类器，画出相应的条件风险的分布曲线和分类结果,并比较两个结果。五、实验程序最小错误率贝叶斯决策分类器设计x=[-3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.7932 -2.8531 -2.7605 -3.7287 -3.5414 -2.2692
5、 -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 ] pw1=0.9 pw2=0.1 e1=-2; a1=0.5 e2=2;a2=2 m=numel(x) %得到待测细胞个数 pw1_x=zeros(1,m) %存放对w1的后验概率矩阵 pw2_x=zer
6、os(1,m) %存放对w2的后验概率矩阵results=zeros(1,m) %存放比较结果矩阵 for i = 1:m %计算在w1下的后验概率 pw1_x(i)=(pw1*normpdf(x(i),e1,a1))/(pw1*normpdf(x(i),e1,a1)+pw2*normpdf(x(i),e2,a2)) %计算在w2下的后验概率 pw2_x(i)=(pw2*normpdf(x(i),e2,a2))/(pw1*normpdf(x(i),e1,a1)+pw2*normpdf(x(i),
7、e2,a2)) end for i = 1:m if pw1_x(i)>pw2_x(i) %比较两类后验概率 result(i)=0 %正常细胞else result(i)=1 %异常细胞 endend a=[-5:0.05:5] %取样本点以画图 n=numel(a) pw1_plot=zeros(1,n)pw2_plot=zeros(1,n) for j=1:n pw1_plot(j)=(pw1*normpdf(a(j),e1,a1))/(pw1*normpd
8、f(a(j),e1,a1)+pw2*normpdf(a(j),e2,a2)) %计算每个样本点对w1的后验概率以画图 pw2_plot(j)=(pw2*normpdf(a(j),e2,a2))/(pw1*normpdf(a(j),e1,a1)+pw2*normpdf(a(j),e2,a2)) endfigure(1)hold on plot(a,pw1_plot,'k-',a,pw2_plot,'r-.') for k=1:m if res
