基于MATLAB的字符识别研究样本.doc
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2022-10-15
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function Bayes2
%算法视线见《模式识别》P33－P44( 各类样本的协方差不相等)
%为了提高实验样本测试的精度, 故采用多次模拟求平均值的方法
N=input('实验模拟次数 N(N最好为奇数)＝ ');
Result(1:3,1:3)=0; %判别矩阵的初始化
for k=1:N %控制程序模拟次数N
%生成二维正态分布的样本2 X N 维的矩阵
X1=mvnrnd([1 2],[4 0;0 6],300)'; %2 X N
X2=mvnrnd([5 3],[5 0;0 1],200)';
X3=mvnrnd([4 7],[2 0;0 9],500)'; %样本程序
%---------------------------------------------------%
%测试样本
X10=mvnrnd([1 2],[4 0;0 6],100)'; %2 X N
X20=mvnrnd([5 3],[5 0;0 1],100)';
X30=mvnrnd([4 7],[2 0;0 9],100)';
%先验概率
P(1)=length(X1)/(length(X1)+length(X2)+length(X3));
P(2)=length(X2)/(length(X1)+length(X2)+length(X3));
P(3)=length(X3)/(length(X1)+length(X2)+length(X3));
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