Matlab 分类器

本资源包括贝叶斯、最大似然、马氏距离、欧氏距离分类算法，算法由Matlab 语言编写，

function [z]=bayes_classifier（mSPX）

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% FUNCTION
%   [z]=bayes_classifier（mSPX）
% Bayesian classification rule for c classes modeled by Gaussian
% distributions （also used in Chapter 2）.
%
% INPUT ARGUMENTS:
%   m:      lxc matrix whose j-th column is the mean of the j-th class.
%   S:      lxlxc matrix where S（::j） corresponds to
%           the covariance matrix of the normal distribution of the j-th
%           class.
%   P:      c-dimensional vector whose j-th component is the a priori
%           probability of the j-th class.
%   X:      lxN matrix whose columns are the data vectors to be
%           classified.
%
% OUTPUT ARGUMENTS:
%   z:      N-dimensional vector whose i-th element is the label
%           of the class where the i-th data vector is classified.
%
% （c） 2010 S. Theodoridis A. Pikrakis K. Koutroumbas D. Cavouras
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


[lc]=size（m）;
[lN]=size（X）;

for i=1:N
    for j=1:c
        t（j）=P（j）*comp_gauss_dens_val（m（:j）S（::j）X（:i））;
    end
    [numz（i）]=max（t）;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件         840  2013-10-31 22:18  分类器\Gaussian_ML_estimate.m
     文件        1203  2013-10-31 22:18  分类器\bayes_classifier.m
     文件         927  2013-10-31 22:18  分类器\comp_gauss_dens_val.m
     文件         867  2013-10-31 22:18  分类器\euclidean_classifier.m
     文件        1355  2013-10-31 22:18  分类器\generate_gauss_classes.m
     文件        1083  2013-10-31 22:18  分类器\mahalanobis_classifier.m
     目录           0  2013-11-03 09:38  分类器\