贝叶斯决策 模式识别实验 matlab
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2011-04-06
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实验 1 贝叶斯决策
学号 20081910025 姓名 赵永刚
有一组（20 个）待识别的细胞样本，其先验概率为 0.8（正常）和 0.2（异
常）; 其观察值相应的类条件概率密度如下，试利用最小错误率贝叶斯决策规则
和最小风险贝叶斯决策规则，分别设计一个分类器，对它们进行分类（分为两
类，正常和异常）， (结果表述格式自己设计，表达清楚每个样本的分类情况即
可)。风险损失值：
正常状态下（第二行）和异常状态下（第三行）细胞特征观察值的类条件概
率密度：
13 14 15 16 17 18 19 20
0.17 0.04 0.06 0.18 0.10 0.16 0.06 0.18
0.03 0.16 0.14 0.02 0.10 0.04 0.14 0.02
最小错误率贝叶斯决策规则
正常状态： 异常状态：
[0.03 0.15 0.07 0.16 0.05 0.06 0.19 0.19 0.09 0.14 0.04 0.03 0.17 0.04 0.06 0.18
0.10 0.16 0.06 0.18]
[0.17 0.05 0.13 0.04 0.15 0.14 0.01 0.01 0.11 0.06 0.16 0.17 0.03 0.16 0.14 0.02
0.10 0.04 0.14 0.02]
=
0.4138 0.9231 0.6829 0.9412 0.5714 0.6316 0.9870 0.9870 0.7660 0.9032
0.5000 0.4138 0.9577 0.5000 0.6316 0.9730 0.8000 0.9412 0.6316 0.9730
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
0.03 0.15 0.07 0.16 0.05 0.06 0.19 0.19 0.09 0.14 0.04 0.03
0.17 0.05 0.13 0.04 0.15 0.14 0.01 0.01 0.11 0.06 0.16 0.17
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