正态分布模式下的贝叶斯分类

用MatLab编写的正态分布模式下的贝叶斯分类器。很多模式识别的课设就有相关题目。不仅有样本分类而且会在二维坐标系下画出，正确分类与错误分类的点都会有不同的标志。

clear; clc;
N = 30
C1 =[3.50;03.5];
C2 = [3.50;03.5];
M1 = [-22];
M2 = [2-2];
w1=mvnrnd（M1C130）;   %产生随即数
w2 =mvnrnd（M2C230）;
f1 = 0;
f2 = 0;
M1 = [00];
M2 = [00];
C1 = [00;00];
C2 = [00;00];
mm = max（abs（w1））;       %控制样本特征值在[-55]之间
mm = max（mm）;
w1 = w1/mm*5
mm = max（abs（w2））;
mm = max（mm）;
w2 = w2/mm*5
for i = 1:N
    M1 = M1 + w1（i:）;
    M2 = M2 + w2（i:）;
end
M1 = M1/N
M2 = M2/N
for i=1:N
    C1 = C1 + transpose（w1（i:））*w1（i:）-transpose（M1）*M1;
    C2 = C2 + transpose（w2（i:））*w2（i:）-transpose（M2）*M2;
end
C1 = C1/N
C2 = C2/N


figure（1）;                                                                      %以样本的第一个特征值进行分类
axis（[-55-55]）;
hold on
grid on
f1=0;
f2=0;
for i=1:N
   t=（w1（i1）-M1（1））*（1/C1（11））*（w1（i1）-M1（1））;
   d1 = log（0.5）-0.5*log（C1（11））-0.5*t;
   t=（w1（i1）-M2（1））*（1/C2（11））*（w1（i1）-M2（1））;
   d2 = log（0.5）-0.5*log（C2（11））-0.5*t;
   if d1       plot（w1（i1）w1（i2）‘rx‘）
       f1 = f1+1;
   else
       plot（w1（i1）w1（i2）‘ro‘）
   end
   t=（w2（i1）-M1（1））*（1/C1（11））*（w2（i1）-M1（1））;
   d1 = log（0.5）-0.5*log（C1（11））-0.5*t;
   t=（w2（i1）-M2（1））*（1/C2（11））*（w2（i1）-M2（1））;
   d2 = log（0.5）-0.5*log（C2（11））-0.5*t;
   if d2       plot（w2（i1）w2（i2）‘x‘）
       f2 = f2+1;
   else
       plot（w2（i1）w2（i2）‘o‘）
   end
end
p1 = f1/N*100
p2 = f2/N*100

figure（2）;                                                                              %以样本的第二个特征值进行分类
axis（[-55-55]）;
hold on
grid on
f1=0;
f2=0;
for i=1:N
   t=（w1（i2）-M1（2））*（1/C1（22））*（w1（i2）-M1（2））;
   d1 = log（0.5）-0.5*log（C1（22））-0.5*t;
   t=（w1（i2）-M2（2））*（1/C2（22））*（w1（i2）-M2（2））;
   d2 = log（0.5）-0.5*log（C2（22））-0.5*t;
   if d1       plot（w1（i1）w1（i2）‘rx‘）
       f1 = f1+1;
   else
       plot（w1（i1）w1（i2）‘ro‘）
   end
   t=（w2（i2）-M1（2））*（1/C1（22））*（w2（i2）-M1（2））;
   d1 = log（0.5）-0.5*log（C1（11））-0.5*t;
   t=（w2（i2）-M2（2））*（1/C2（22））*（w2（i2）-M2（2））;
   d2 = log（0.5）-0.5*log（C2（22））-0.5*t;
   if d2       plot（w2（i1）w2（i2）‘x‘）
       f2 = f2+1;
   else
       plot（w2（i1）w2（i2）‘o‘）
   end
end
p1 = f1/N*100
p2 = f2/N*100


figure（3）                                                                           %以样本的两个特征值进行分类
axis（[-55-55]）;
f1 = 0;
f2 = 0;
hold on
grid on
for i=1:N
   t=（w1（i:）-M1）*inv（C1）*transpose（w1（i:）-M1）;
   d1 = log（0.5）-0.5*log（det（C1））-0.5*t;
   t=（w1（i:）-M2）*inv（C2）*transpose（w1（i:）-M2）;
   d2= log（0.5）-0.5*log（det（C2））-0.5*t;
   if d1       plot（w1（i1）w1（i2）‘rx‘）
       f1 = f1+1;
   else
       plot（w1（i1）w1（i2）‘ro‘）
   end
   t=（w2（i:）-M1）*inv（C1）*transpose（w2（i:）-M1）;
   d1 = log（0.5）-0.5*log（det（C1））-0.5*t;
   t=（w2（i:）-M2）*inv（C2）*transpose（w2（i:）-M2）;
   d2= log（0.5）-0.5*log（det（C2））-0.5*t;
   if d2       plot（w2（i1）w2（i2）‘x‘）
       f2 = f2+1;
   else
       plot（w2（i1）w2（i2）‘o‘）
   end
end
p1 = f1/N*10

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

     文件       3316  2012-12-20 18:43  BYS.m

----------- ---------  ---------- -----  ----

                 3316                    1