基于贝叶斯分类器的数据处理与MATLAB实现_贝叶斯_贝叶斯分类器_贝叶斯分类_matlab贝叶斯_分类

clc,clear,close all % 清屏、清工作区、关闭窗口 warning off % 消除警告 feature jit off % 加速代码执行 % 针对工况（1），产生一个数据集，绘制图形 randn('seed',0); % 随机种子 m=[0 0]'; % 初始化 S=[2 0;0 2]; % 初始化 N=1000; % 数据量 X = mvnrnd(m,S,N)'; % 产生随机数据 % 绘制图形 figure(1), plot(X(1,:),X(2,:),'.'); axis equal % 坐标轴等距 grid on; % 网格化 axis([-5 5 -5 5]) % 坐标轴范围约束 % 针对工况（2），产生一个数据集，绘制图形 m=[0 0]'; % 初始化 S=[0.4 0;0 0.4]; % 初始化 N=1000; % 初始化 X = mvnrnd(m,S,N)'; figure(2), plot(X(1,:),X(2,:),'.'); axis equal % 坐标轴等距 grid on; % 网格化 axis([-5 5 -5 5]) % 坐标轴范围约束 % 针对工况（3），产生一个数据集，绘制图形 m=[0 0]'; % 初始化 S=[4 0;0 4]; % 初始化 N=1000; % 数据量 X = mvnrnd(m,S,N)'; % 产生随机数据 figure(3), plot(X(1,:),X(2,:),'.'); axis equal % 坐标轴等距 grid on; % 网格化 axis([-5 5 -5 5]) % 坐标轴范围约束 % 针对工况（4），产生一个数据集，绘制图形 m=[0 0]'; % 初始化 S=[0.4 0;0 4]; % 初始化 N=1000; % 数据量 X = mvnrnd(m,S,N)'; figure(4), plot(X(1,:),X(2,:),'.'); axis equal % 坐标轴等距 grid on; % 网格化 axis([-5 5 -5 5]) % 坐标轴范围约束 % 针对工况（5），产生一个数据集，绘制图形 m=[0 0]'; % 初始化 S=[4 0;0 0.4]; % 初始化 N=500; % 数据量 X = mvnrnd(m,S,N)'; % 产生随机数据 figure(5), plot(X(1,:),X(2,:),'.'); axis equal % 坐标轴等距 grid on; % 网格化 axis([-5 5 -5 5]) % 坐标轴范围约束 % 针对工况（6），产生一个数据集，绘制图形 m=[0 0]'; % 初始化 S=[1 0.5;0.5 1]; % 初始化 N=500; % 数据量 X = mvnrnd(m,S,N)'; % 产生随机数据 figure(6), plot(X(1,:),X(2,:),'.'); % 画图 axis equal % 坐标轴等距 grid on; % 网格化 axis([-5 5 -5 5]) % 坐标轴范围约束 % 针对工况（7），产生一个数据集，绘制图形 m=[0 0]'; % 初始化 S=[0.6 1.0;1.0 4]; % 初始化 N=500; % 数据量 X = mvnrnd(m,S,N)'; figure(7), plot(X(1,:),X(2,:),'.'); % 画图 axis equal % 坐标轴等距 grid on; % 网格化 axis([-5 5 -5 5]) % 坐标轴范围约束 % 针对工况（8），产生一个数据集，绘制图形 m=[0 0]'; % 初始化 S=[0.6 -1.0;-1.0 4]; % 初始化 N=500; % 数据量 X = mvnrnd(m,S,N)'; figure(8), plot(X(1,:),X(2,:),'.'); % 画图 axis equal % 坐标轴等距 grid on; % 网格化 axis([-5 5 -5 5]) % 坐标轴范围约束