《模式识别》实验报告-贝叶斯分类(共7页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上模式识别实验报告-最小错误率贝叶斯决策分类一、实验原理对于具有多个特征参数的样本（如本实验的iris数据样本有个参数），其正态分布的概率密度函数可定义为式中，是维行向量，是维行向量，是维协方差矩阵，是的逆矩阵，是的行列式。本实验我们采用最小错误率的贝叶斯决策，使用如下的函数作为判别函数（3个类别）其中为类别发生的先验概率，为类别的类条件概率密度函数。由其判决规则，如果使对一切成立，则将归为类。我们根据假设：类别，i=1,2,N的类条件概率密度函数，i=1,2,N服从正态分布，即有，那么上式就可以写为对上式右端取对数，可得上式中的第二项与样本所属类别无关，将其从判别函数

2、中消去，不会改变分类结果。则判别函数可简化为以下形式二、实验步骤（1）从Iris.txt文件中读取估计参数用的样本，每一类样本抽出前40个，分别求其均值，公式如下专心-专注-专业clear% 原始数据导入iris = load(C:MATLAB7work模式识别iris.txt);N=40;%每组取N=40个样本%求第一类样本均值for i = 1:N for j = 1:4 w1(i,j) = iris(i,j+1); endendsumx1 = sum(w1,1);for i=1:4 meanx1(1,i)=sumx1(1,i)/N;end%求第二类样本均值for i = 1:N for

3、j = 1:4 w2(i,j) = iris(i+50,j+1); endendsumx2 = sum(w2,1);for i=1:4 meanx2(1,i)=sumx2(1,i)/N;end%求第三类样本均值for i = 1:N for j = 1:4 w3(i,j) = iris(i+100,j+1); endendsumx3 = sum(w3,1);for i=1:4 meanx3(1,i)=sumx3(1,i)/N;end（2）求每一类样本的协方差矩阵、逆矩阵以及协方差矩阵的行列式，协方差矩阵计算公式如下其中代表类的第个样本，第j个特征值；代表类的个样品第j个特征的平均值代表类的第l

4、个样品，第k个特征值；代表类的个样品第k个特征的平均值。%求第一类样本协方差矩阵z1(4,4) = 0;var1(4,4) = 0;for i=1:4for j=1:4 for k=1:N z1(i,j)=z1(i,j)+(w1(k,i)-meanx1(1,i)*(w1(k,j)-meanx1(1,j); end var1(i,j) = z1(i,j) / (N-1); endend%求第二类样本协方差矩阵z2(4,4) = 0 ; var2(4,4) = 0;for i=1:4 for j=1:4 for k=1:N z2(i,j)=z2(i,j)+(w2(k,i)-meanx2(1,i)*

5、(w2(k,j)-meanx2(1,j); end ar2(i,j) = z2(i,j) / (N-1);endend%求第三类样本协方差矩阵z3(4,4) = 0 ; var3(4,4) = 0;for i=1:4for j=1:4 for k=1:N z3(i,j)=z3(i,j)+(w3(k,i)-meanx3(1,i)*(w3(k,j)-meanx3(1,j); end var3(i,j) = z3(i,j) /( N-1); endend%求各类的协方差矩阵逆矩阵及行列式var1_inv = ;var1_det = ;var2_inv = ;var2_det = ;var3_inv

6、= ;var3_det = ;var1_inv = inv(var1)var2_inv = inv(var2)var3_inv = inv(var3)var1_det = det(var1)var2_det = det(var2)var3_det = det(var3)（3）对三个类别，分别取每组剩下的10个样本，每两组进行分类。由于每一类样本都相等，且每一类选取用作训练的样本也相等，在每两组进行分类时，待分类样本的类先验概率。将各个样本代入判别函数根据判决规则，如果使对一切成立，则将归为类。若取第一类后10个数据和第二类进行分类，代码如下M=10;for i = 1:M for j = 1:

7、4 test(i,j) = iris(i+50,j+1); % 取测试数据 endendt1=0;t2=0;t3=0;for i = 1:M x=test(i,1);y=test(i,2); z=test(i,3);h=test(i,4); g1 = (-0.5)*(x,y,z,h-meanx1)*var1_inv*(x,y,z,h-meanx1) - 0.5*log(abs(var1_det) + log(p1); g2 = (-0.5)*(x,y,z,h-meanx2)*var2_inv*(x,y,z,h-meanx2) - 0.5*log(abs(var2_det) + log(p2);

8、 if g1g2 t1=t1+1 %若g1g2,则属于第一类，否则属于第二类，并统计属于每一类的个数 else t2=t2+1 endend同理第二类和第三类、第一类和第三类可进行分类。三、实验结果及分析（1）取第一类样本的后10个数据，按、分类，由t1=10可知，此10个数据属于，分类正确；同理，按、分类，由t1=10可知，此10个数据属于，分类正确。（2）取第二类样本的后10个数据，按、分类，由t2=10可知，此10个数据属于，分类正确；同理，按、分类，由t2=10可知，此10个数据属于，分类正确。（3）取第三类样本的后10个数据，按、分类，由t3=10可知，此10个数据属于，分类正确；同

9、理，按、分类，由t3=10可知，此10个数据属于，分类正确。（4）表1为、的样本类的均值。表1 三类样本均值特征类别x1x2x3x4类5.03753.45251.460.235类6.012.784.31751.35类6.62252.965.60751.99由上表可知，对于、三个类样本，它们的第二个特征均值x2相差不大，对于分类取得作用不如其他3个特征作用大，因此我们略去第二个特征，在三维坐标空间画出降为3维主特征的3类样本点的空间分布，如图1所示图1 去掉第二维特征的三类样本空间位置上图中，“*”为类，“+”为类，“”为类，显然类和类以及类特征差异比较明显，而类与类差异较小，对于位于、类类间分

10、解面附近的样本，使用最小错误率贝叶斯决策时，可能会出现错分情况。在实验中，我们对类50个样本分类，结果为t2 =48 ，t3 =2，错分2个到类；对类50个样本分类，结果为t2 =0 ，t3 =50，分类正确。附：iris数据15.13.51.40.224.93.01.40.234.73.21.30.244.63.11.50.255.03.61.40.265.43.91.70.474.63.41.40.385.03.41.50.294.42.91.40.2104.93.11.50.1115.43.71.50.2124.83.41.60.2134.83.01.40.1144.33.01.10.1

11、155.84.01.20.2165.74.41.50.4175.43.91.30.4185.13.51.40.3195.73.81.70.3205.13.81.50.3215.43.41.70.2225.13.71.50.4234.63.61.00.2245.13.31.70.5254.83.41.90.2265.03.01.60.2275.03.41.60.4285.23.51.50.2295.23.41.40.2304.73.21.60.2314.83.11.60.2325.43.41.50.4335.24.11.50.1345.54.21.40.2354.93.11.50.2365.03

12、.21.20.2375.53.51.30.2384.93.61.40.1394.43.01.30.2405.13.41.50.2415.03.51.30.3424.52.31.30.3434.43.21.30.2445.03.51.60.6455.13.81.90.4464.83.01.40.3475.13.81.60.2484.63.21.40.2495.33.71.50.2505.03.31.40.2517.03.24.71.4526.43.24.51.5536.93.14.91.5545.52.34.01.3556.52.84.61.5565.72.84.51.3576.33.34.71

13、.6584.92.43.31.0596.62.94.61.3605.22.73.91.4615.02.03.51.0625.93.04.21.5636.02.24.01.0646.12.94.71.4655.62.93.61.3666.73.14.41.4675.63.04.51.5685.82.74.11.0696.22.24.51.5705.62.53.91.1715.93.24.81.8726.12.84.01.3736.32.54.91.5746.12.84.71.2756.42.94.31.3766.63.04.41.4776.82.84.81.4786.73.05.01.7796.

14、02.94.51.5805.72.63.51.0815.52.43.81.1825.52.43.71.0835.82.73.91.2846.02.75.11.6855.43.04.51.5866.03.44.51.6876.73.14.71.5886.32.34.41.3895.634.11.3905.52.54.01.3915.52.64.41.2926.13.04.61.4935.82.64.01.2945.02.33.31.0955.62.74.21.3965.73.04.21.2975.72.94.21.3986.22.94.31.3995.12.53.01.11005.72.84.1

15、1.31016.33.36.02.51025.82.75.11.91037.13.05.92.11046.32.95.61.81056.53.05.82.21067.63.06.62.11074.92.54.51.71087.32.96.31.81096.72.55.81.81107.23.66.12.51116.53.25.12.01126.42.75.31.91136.83.05.52.11145.72.55.02.01155.82.85.12.41166.43.25.32.31176.53.05.51.81187.73.86.72.21197.72.66.92.31206.02.25.0

16、1.51216.93.25.72.31225.62.84.92.01237.72.86.72.01246.32.74.91.81256.73.35.72.11267.23.26.01.81276.22.84.81.81286.13.04.91.81296.42.85.62.11307.23.05.81.61317.42.86.11.91327.93.86.42.01336.42.85.62.21346.32.85.11.51356.12.65.61.41367.73.06.12.31376.33.45.62.41386.43.15.51.81396.03.04.81.81406.93.15.42.11416.73.15.62.41426.93.15.12.31435.82.75.11.91446.83.25.92.31456.73.35.72.51466.735.22.31476.32.551.91486.535.221496.23.45.42.31505.935.11.8