判别分析的MATLAB实现案例讲课讲稿.pdf
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
这篇讲稿主要讲述了在MATLAB环境中如何实现两种判别分析方法:距离判别(Distance Discriminant Analysis,DDA)和贝叶斯判别(Bayesian Discriminant Analysis,BDA)。这两种方法广泛应用于统计分类和模式识别,特别是在数据分析和机器学习领域。 讲稿介绍了如何读取数据。在MATLAB中,`xlsread`函数用于从Excel文件中提取数据。例如,`sample`变量包含了`examp10_01.xls`文件第1个工作表中C2到F51范围内的所有样本数据,而`training`变量则包含了C2到F47范围内的已知组别样本,`group`变量则保存了B2到B47范围内的样本分组信息。`obs`变量存储了企业的编号,方便后续处理。 接下来,讲解了距离判别,具体是使用马氏距离(Mahalanobis Distance)进行判别。MATLAB中的`classify`函数被用来执行这个任务,它接受样本数据、训练数据、组别信息和判别函数类型(在这里是'mahalanobis')作为输入,返回判别结果向量`C`和误判概率`err`。通过观察`C`和`err`,我们可以了解判别结果和错误率。 然后,讲稿转向了贝叶斯判别。使用`load`函数加载了`fisheriris.mat`数据集,这是一个经典的数据集,常用于演示分类算法。`NaiveBayes.fit`函数创建了一个朴素贝叶斯分类器对象`ObjBayes`,基于`meas`数据和对应的类别`species`。接着,`predict`方法被用来对训练样本进行预测,返回的`pre0`是预测的类别标签。`confusionmat`函数生成了混淆矩阵`CLMat`,用于评估分类效果。通过比较`species`和`pre0`的索引向量`gindex1`和`gindex2`,找出误判的样本并展示其详细信息。 总结一下,这篇讲稿涵盖了以下关键知识点: 1. 数据读取:`xlsread`函数用于从Excel文件中提取数据。 2. 距离判别:使用马氏距离进行判别,`classify`函数实现,适用于未知类别的样本分类。 3. 误判概率计算:通过`classify`函数返回的`err`可以了解误判概率。 4. 贝叶斯判别:创建朴素贝叶斯分类器对象,使用`NaiveBayes.fit`进行训练,`predict`进行预测。 5. 模型评估:`confusionmat`函数生成混淆矩阵,提供分类效果的直观表示。 6. 误判样本分析:通过比较分类结果和实际分组,找出并分析误判的样本。 以上就是在MATLAB环境中实施距离判别和贝叶斯判别的基本步骤,这些方法对于理解和应用统计分类以及模式识别有着重要的作用。
- 粉丝: 1w+
- 资源: 7万+
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助