用身高與體重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行性別分類的實(shí)驗(yàn)報(bào)告(編輯修改稿)
2024-08-31 04:33 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 越高，準(zhǔn)確率則較低，女生的先驗(yàn)概率較高時(shí)分類器準(zhǔn)確率較高，假設(shè)兩類特征相關(guān)時(shí)，情況與不相關(guān)時(shí)類似，說明最小風(fēng)險(xiǎn)的貝葉斯分類器對(duì)先驗(yàn)概率依賴程度較高而對(duì)特征之間是否相互獨(dú)立關(guān)系不大。另外，對(duì)樣本集的分類測(cè)試正確率明顯低于測(cè)試集，分析認(rèn)為是由于樣本分布并不十分近似正態(tài)分布，且數(shù)據(jù)分布比較分散，而測(cè)試集的數(shù)據(jù)卻恰好較嚴(yán)格服從正態(tài)分布且數(shù)據(jù)分布比較集中。通過實(shí)驗(yàn)更加深刻地理解了貝葉斯分類器的設(shè)計(jì)過程以及模式識(shí)別的流程，通過實(shí)驗(yàn)了解了所學(xué)知識(shí)的實(shí)用價(jià)值，明白了最大似然估計(jì)，最小錯(cuò)誤率的貝葉斯分類器與最小風(fēng)險(xiǎn)的貝葉斯分類器的優(yōu)缺點(diǎn)與適用情況。通過討論解決實(shí)驗(yàn)中遇到的問題，明白了書中的公式不止需要記憶，還需要理解，明白了團(tuán)隊(duì)分工協(xié)作的重要性。（1）當(dāng)體重和身高相關(guān)的最小錯(cuò)誤率分類期代碼 clear all。pw1=input(39。196。208。201。181。196。207。200。209。233。184。197。194。202。163。186。39。)pw2=input(39。197。174。201。181。196。207。200。209。233。184。197。194。202。163。186。39。)male1=0。female1=0。error11=0。error12=0。male2=0。female2=0。error21=0。error22=0。%178。226。202。212。209。249。177。190。[t1H t1W]=textread(39。E:\180。243。200。253。207。194。209。167。198。218。\196。163。202。189。202。182。177。240。\196。163。202。189。202。182。177。240。202。181。209。233。\39。,39。%f %f %*s39。)。[t2H t2W]=textread(39。E:\180。243。200。253。207。194。209。167。198。218。\196。163。202。189。202。182。177。240。\196。163。202。189。202。182。177。240。202。181。209。233。\39。,39。%f %f %*s39。)。HW1=[t1H t1W]。HW1=HW139。HW2=[t2H t2W]。HW2=HW239。number1=length(HW1) 。 %%%%%%%%%%%%%%%test1(15,20)181。196。184。246。202。253。number2=length(HW2) 。 %%%%%%%%%%%%%%%test2(50,250)181。196。184。246。202。253。for n=1:20 a=HW1(:,n)。 u11=[。]。thegema11=[ 。 ]。%%%196。208。201。 u12=[。]。thgema12=[ 。 ]。%%%%197。174。201。 det11=det(thegema11)。det12=det(thgema12)。 p(11)=1/((2*pi)*(d
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