最小错误率的贝叶斯分类算法之性别的分类模式识别论文

包含最小错误率的贝叶斯分类算法的对于性别的识别的c++代码实现，文件中包含：项目+论文（模式识别论文）

#include “iostream“
using namespace std;
	const int M=50; //M为最大的类数
void main（）
{   //已知类别样本15个 （身高，体重，类别）。1-男，2-女
	int n=15;
	int ij;
	int pattern[15][3]={
		{170681}
		{130662}
		{180711}
		{190731}
		{160702}
		{150661}
		{190681}
		{210761}
		{100582}
		{170751}
		{140621}
        {150642}
        {120662}
        {150661}
		{130651}};
     //未知类别样本4个
		int X[4][3]={
		{140700}
		{150600}
		{145650}
		{160750}};
    int K=4;// 未知类别样本个数
	for（i=0;i<15;i++）
	{for（j=0;j<3;j++）
			cout<		cout<	}
	int C=2;//类别总数C=2
	static int num[M];//num[i]存放第i+1类的样本数（i=01C-1）
	for（i=0;i		num[pattern[i][2]-1]++;
	for（i=0;i		cout<	//计算每类的先验概率
	float P[M];
	for （i=0;i		P[i]=num[i]/（float）n;
	for（i=0;i		cout<    int num1num2;
    static float PW1[M]PW2[M]; //存放类条件概率密度p（x|wi））
	float lengthweight;
	//对未知类别的样本进行分类判断
	for （int k=0;k	   {length=X[k][0];
	    weight=X[k][1];

		//用每个样本与未知的样本进行比较判断（第wi类样品它的属性X是如何分布的-----即求类条件概率密度p（x|wi））

		   //第1类样本它的属性X是如何分布的
		num1=0;
	    for （i=0;i		  if （pattern[i][0]==length&&pattern[i][2]==1）//若有样本身高length与未知样本相等并且性别sex为男性，则num1加1
			num1++;
		if （num1==0）
			PW1[0]=（num1+1）/（float）（num[0]+2）;//此未知样本表示很可能是女生，则男性类后验概率降低---通过增加分母（男生样本数）
		else
            PW1[0]=num1/（float）num[0];//此未知样本很可能是男生，则男性类后验概率降低---通过增加分母（男生样本数）

        num2=0;
	    for （i=0;i		  if （pattern[i][1]==weight&&pattern[i][2]==2）
			 num2++;
		if （num2==0）
			PW2[0]=（num2+1）/（float）（num[1]+2）;
		else
            PW2[0]=num2/（float）num[1]; 

	  float PWT1=PW1[0]*P[0];//计算属于第一类的后验概率
      float PWT2=PW2[0]*P[1];//计算属于第二类的后验概率
      cout<<“属于第一类的后验概率（分子）（分母相等）=“<      cout<<“属于第二类的后验概率（分子）（分母相等）=“<	  if （PWT1>PWT2）
		 cout<	  else if （PWT1         cout<	  else 
		 cout<	}
	system（“pause“）;
}

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       3332  2017-11-02 14:10  最小错误率的贝叶斯分类之性别的识别\最小错误率的贝叶斯分类\最小错误率的贝叶斯分类\最小错误率的贝叶斯分类.vcxproj

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