模式识别matlab：最小错误率、最小风险贝叶斯决策

模式识别实例：包括最小错误率、最小风险贝叶斯决策matlab代码，注释清楚丰富。

clear
syms pw1 pw2;
pf=input（‘女生的先验概率：‘）;
pm=1-pf;
X=input（‘请输入身高体重矩阵：‘）;
X=X‘

%求出为女生的概率密度函数
fid1=fopen（‘FEMALE.txt‘‘r‘）;
rf=textscan（fid1 ‘%f %f‘）;
fheight=mean（rf{1}）;
fweight=mean（rf{2}）;
fm=[fheight;fweight];
fM1=cov（rf{1}rf{2}）;
 fM=det（fM1）;
fw1=1/（（2*pi）*sqrt（fM））*exp（-0.5*（X-fm）‘*inv（fM1）*（X-fm））;
%求出为男生的概率密度函数
fid2=fopen（‘MALE.txt‘‘r‘）;
rm=textscan（fid2 ‘%f %f‘）;
mheight=mean（rm{1}）;
fweight=mean（rm{2}）;
X2=[fheight;fweight];
mN1=cov（rm{1}rm{2}）;
mN=det（（mN1））;
fw2=1/（（2*pi）*sqrt（mN））*exp（-0.5*（X-X2）‘*inv（mN1）*（X-X2））;
%求后验概率
hpf=pf*fw1/（pf*fw1+pm*fw2）;
hpm=pm*fw2/（pf*fw1+pm*fw2）;
 %设置风险矩阵
f=[0 7;3 0];
%计算风险及进行判决
Rf=f（11）*hpf+f（12）*hpm
Rm=f（21）*hpf+f（22）*hpm
disp（‘身高和体重相关时，最小风险Bayes判决结果：‘）
if Rf>=Rm
     disp（‘It is a male!‘）;
else
     disp（‘It is a female!‘）;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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