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1、模式识别报告班级：031011学号：03101008姓名：周菲时间：2013.6.14实验一、Bayes分类器设计实验二、基于Fisher准则线性分类器设计实验三、近邻法分类器设计实验一、Bayes分类器设计1.1实验类型：基础型：Bayes分类器设计1.2实验目的：本实验旨在让同学对模式识别有一个初步的理解，能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识，理解二类分类器的设计原理。1.3实验原理：最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行： (1)在已知，，i=1,…，c及给出待识别的的情况下，根据贝叶斯公式计算出后验概率： j=1,…，x
2、 (2)利用计算出的后验概率及决策表，按下面的公式计算出采取,i=1,…，a的条件风险 ,i=1,2,…,a (3)对(2)中得到的a个条件风险值,i=1,…，a进行比较，找出使其条件风险最小的决策，即则就是最小风险贝叶斯决策。1.4实验内容：假定某个局部区域细胞识别中正常（）和非正常（）两类先验概率分别为正常状态：P（）=0.9；异常状态：P（）=0.1。现有一系列待观察的细胞，其观察值为：-3.9847-3.5549-1.2401-0.9780-0.7932-2.8531-2.7605-3.7287-3.5414-2.2692-3.4549
3、-3.0752-3.99342.8792-0.97800.79321.18823.0682-1.5799-1.4885-0.7431-0.4221-1.11864.2532已知先验概率是的曲线如下图：类条件概率分布正态分布分别为（-2，0.25）（2,4）试对观察的结果进行分类。1.5实验要求：1)完成分类器的设计，要求程序相应语句有说明文字，要求有子程序的调用过程。2)如果是最小风险贝叶斯决策，决策表如下：最小风险贝叶斯决策表：状态决策α106α210请重新设计程序，画出相应的后验概率的分布曲线和分类结果,并比较两个结果。1.6实验代码和结果最小
4、错误率贝叶斯分类器设计实验程序：x=[-3.9847-3.5549-1.2401-0.9780-0.7932-2.8531-2.7605-3.7287-3.5414-2.2692-3.4549-3.0752-3.99342.8792-0.97800.79321.18823.0682-1.5799-1.4885-0.7431-0.4221-1.11864.2532]pw1=0.9;pw2=0.1e1=-2;a1=0.5e2=2;a2=2m=numel(x)%得到待测细胞个数pw1_x=zeros(1,m)%存放对w1的后验概率矩阵pw2_x=zero
5、s(1,m)%存放对w2的后验概率矩阵results=zeros(1,m)%存放比较结果矩阵fori=1:m%计算在w1下的后验概率pw1_x(i)=(pw1*normpdf(x(i),e1,a1))/(pw1*normpdf(x(i),e1,a1)+pw2*normpdf(x(i),e2,a2))%计算在w2下的后验概率pw2_x(i)=(pw2*normpdf(x(i),e2,a2))/(pw1*normpdf(x(i),e1,a1)+pw2*normpdf(x(i),e2,a2))endfori=1:mifpw1_x(i)>pw2_x(i)%
6、比较两类后验概率result(i)=0%正常细胞elseresult(i)=1%异常细胞endenda=[-5:0.05:5]%取样本点以画图n=numel(a)pw1_plot=zeros(1,n)pw2_plot=zeros(1,n)forj=1:npw1_plot(j)=(pw1*normpdf(a(j),e1,a1))/(pw1*normpdf(a(j),e1,a1)+pw2*normpdf(a(j),e2,a2))%计算每个样本点对w1的后验概率以画图pw2_plot(j)=(pw2*normpdf(a(j),e2,a2))/(pw1*n
7、ormpdf(a(j),e1,a1)+pw2*normpdf(a(j),e2,a2))endfigure(1)%第一张图holdonplot(a,pw1_plot,'k-',a,pw2_plot,'r-.')fork=1:mifresult(k)==0plot(x(k),-0.1,'b*')%正常细胞用*表示elseplot(x(k),-0.1,'rp')%异常细胞用五角星表示end;end;legend('正常细胞后验概率曲线','异常细胞后验概率曲线','正常细胞','异常细胞')xlabel('样本细胞的观察值')ylabel('后验概率')
8、title('后验概率分布曲线')gridonreturn;运行结果后验概率曲线与判决结果在一张图上：后验概率曲线如图所示
