模式识别matlab程序

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1、模式识别的一些matlab程序最小错误率Bayes分类器的设计与检验clcclearX1=10000;MU1=2.0;SIGMA1=0.2;Y1=normrnd(MU1,SIGMA1,X1,1);X2=5000;MU2=1.0;SIGMA2=0.2;Y2=normrnd(MU2,SIGMA2,X2,1);Y=[Y1;Y2];Pw1=X1/(X1+X2);Pw2=X2/(X1+X2);T1=find(normpdf(Y1,MU1,SIGMA1)*Pw1>normpdf(Y1,MU2,SIGMA2)*Pw2);T2=find(normpdf(Y2,MU2,SIGMA2)*

2、Pw2>normpdf(Y2,MU1,SIGMA1)*Pw1);et=(X1-length(T1)+X2-length(T2))/(X1+X2);t=fsolve('fun1',1);e=quadl('fun2',-10000,t)+quadl('fun3',t,10000);%fun1functione=fun1(x)MU1=2.0;SIGMA1=0.2;MU2=1.0;SIGMA2=0.2;e=normpdf(x,MU1,SIGMA1)*2/3-normpdf(x,MU2,SIGMA2)*1/3;%fun2functiony=fun2(x)MU1=2.0;SIGM

3、A1=0.2;MU2=1.0;SIGMA2=0.2;y=normpdf(x,MU1,SIGMA1)*2/3;%fun3functiony=fun3(x)MU1=2.0;SIGMA1=0.2;MU2=1.0;SIGMA2=0.2;y=normpdf(x,MU2,SIGMA2)*1/3;窗函数法高斯分布clcclearload('TestData.mat')Y=[Y1;Y2];%hist([Y1;Y2],x)hn=0.01;x=0:0.01:3;%y=1/15000*sum(1/hn*normpdf((x-Y),MU,SIGMA));fori=1:3/0.01+1y(i)

4、=1/15000*sum(1/hn*normpdf((x(i)-Y)/hn,0,1));endplot(x,y)holdonMU1=2.0;SIGMA1=0.2;MU2=1.0;SIGMA2=0.2;z=normpdf(x,MU1,SIGMA1)*2/3+normpdf(x,MU2,SIGMA2)*1/3;plot(x,z,'r')近邻法高斯分布clcclearload('TestData.mat')Y=[Y1;Y2];Y=sort(Y);x=0:0.01:3;kn=100;fori=1:3/0.01+1j=1;while1ifabs(Y(j)+Y(j+kn-1)-2

5、*x(i))

6、ormrnd([One1.*2One1.*3],SIGMA1,X1,2);X2=5;One2=ones(X2,1);MU2=3.0;SIGMA2=0.2;Y2=normrnd([One2.*3,One2.*2],SIGMA2,X2,2);plot(Y1(:,1),Y1(:,2),'r*',Y2(:,1),Y2(:,2),'bo')m1=mean(Y1);m2=mean(Y2);S1=(Y1-One1*m1)'*(Y1-One1*m1);S2=(Y2-One2*m2)'*(Y2-One2*m2);sw=S1+S2;w=inv(sw)*(m1-m2)';Y=[Y1;Y2]

7、;z=Y*w;holdont=z*w'/norm(w)^2;plot(t(:,1),t(:,2))fori=1:X1+X2plot([Y(i,1)t(i,1)],[Y(i,2)t(i,2)],'-.')endaxis([-13.5-13.5])grid一种基于最近邻优先的知识聚类算法clearallclcI=imread('InPut.bmp');M=rgb2gray(I);clearII=im2bw(M,254/255);clearMIgl=I;%进行第一次聚类Igl=process(Igl,7);subplot(1,2,1)subimage(I)