模式识别实验报告贝叶斯分类器设计一、实验内容
以FAMALE.TXT和MALE.TXT数据作为训练样本集建立Bayes分类器，并利用测试样本数据对该分类器进行测试。 具体而言，采用单一特征进行实验。 假设身高与体重不相关，(a )以身高或(b )体重数据为特征，贝叶斯方法在正态分布假设下估计概率密度函数，建立最小误码率Bayes分类器。 在设计分类器时可以使用不同的先验概率进行实验，考察先验概率的不同对误码率的影响。
所需的数据文件：
培训样本集：
FAMALE.TXT 50名女性的身高、体重数据
MALE.TXT 50名男生的身高、体重数据
测试样品集：
test1.txt 35位同学的身高、体重、性别数据(女生15人，男生20人)。
test2.txt 300名同学的身高、体重、性别数据(女生50人，男生250人) )。
1、源代码
%与身高、体重无关，以身高为特征的clc； clear all； %均值和方差及正态分布图male _ data=importdata (d : (desktop )模式识别(Shiyanyi(male.txt ) )； fmale _ data=importdata (d : (desktop )模式识别(Shiyanyi(female.txt ) )； male_AVR=mean(male_data； 每%列的平均值female_AVR=mean(female_data )； male_v=var(male_data； 按%列分布female_v=var(female_data )； X=0:300； male_norm=normpdf(x，male _ AVR (:1 )，male_v ) :1 )； %求正态分布，(:1 )表示第一列的所有元素，是一个列向量。 图形(1)； 辅助(211； plot(x，male_norm，' r-'，' LineWidth '，3 )； title (男子身高) ) female_norm=normpdf(X ) x，female_AVR ) 3360，1 )，female_v ) 3360，1 ) )； 辅助(212； plot(x，female_norm，' r-'，' LineWidth '，3 )； title (女子身高) ) %读取测试数据，FID=fopen(d: ) desktop )模式识别(Shiyanyi ) test1.txt )、) r )、(n )、) UTF-8 ) fori=1:35 forj=1:3 gender { I，j}=FSCANF(FID，' %s '，[ 1，1 ] )； %用文字读取各值，如果有空间就完成各值的读取%gender{i，j}=str2double(gender{I，j} )； %文本格式为数字格式enda=char(gender(I，3 ) )； fprintf(%c(n )，a )； endfclose(FID； disp(gender； %计算%先验概率PW1，PW2 pw1_1=15/35； pw2_1=1-pw1_1； %pw1_2=50/250； pw2_2=1-pw1_1； 阅读% test height _ test1=zeros (35，1 )； 5行1列的0矩阵% weight _ test1=zeros (35，1 )； FID=fopen(d:(desktop )模式识别(Shiyanyi ) test1.txt )、r )、n )、UTF-8 )； i=1； while1tline=fgetl(FID； 从%文件读取一行数据，并删除行尾的换行符。 如果if~ischar(tline ) tline不再指向字符变量，则之前的循环breakendheight_test1(I )=str2double(tline ) 3360，1 ) 100str2double %str2double是具有将字符串转换为数值i=i 1的功能的函数。 endfclose(FID； 从%贝叶斯公式计算后验概率p(w/x ) PXI_w1=1/sqrt )2*pi*male_v )1) ) exp(-(height_test1-male_avr ) ). PW1_Xi=PXi_W1.*pw2_1； PW2_Xi=PXi_W2.*pw1_1； 判断%测试样品的A=0； 错误=0； num_woman=0； num_man=0； forI=1:35a=char(gender(I，3 )； ifpw1_Xi(I ) PW2_Xi(i ) I ) % fprintf ) '第%d个是男人n '，I )； num_man=num_man 1； b=char(f )； %a=char(gender(I，3 )； if A==B error=error 1； fprintf ()已将第%d个男性确定为女性(n )，I )； endelse% fprintf ('第%d个是女性n '，I )； num_woman=num_woman 1； b=char(m )； if A==B error=error 1； fprintf ()判断第%d个女孩为男性(n )，I )； endendendendfprintf (合计)对d个数据进行了测试，结果为(r男性数量(d女性数量) d ) r )、num_man num_woman、num_man、num_woman ) fprintttf
测试样品1 :男20名，女15名。
(男女身高正态分布图) pw1 pw2判定错误个数错误率
5/35 30/35 4 11.43%
10/35 25/35 3 8.57%
15/35 20/35 2 5.71%
20/35 15/35 3 8.57%
25/35 10/35 4 11.43%
测试样本2 :男性250名，女性50名
Text2测试结果：
pw1 pw2判定错误个数错误率
10/300 290/300 24 8%
30/300 270/300 17 5.67%
50/300 250/300 15 5%
80/300 220/300 20 6.67%
150/300 150/300 27 9%
数据集和matlab程序文件
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