贝叶斯判别
例
6只Apf和9只Af不虫触角长度和翅膀长度数据:
Apf:(1.14,1.78)，(1.18,1.96)，(1.20,1.86)，(1.26,2.00)，(1.28,2.00)，(1.30,1.96) ;
Af:(1.24,1.72)，(1.36,1.74)，(1.38,1.64)，(1.38,1.82)，(1.38,1.90)，(1.40,1.70)，(1.48,1.82)，(1.54,1.82)，(1.56,2.08).
若两类虫协方差矩阵相等，假设总体Apf和Af均服从正态分布，用Bayes判别法判别三个右虫属于哪一类?
(1.24,1.8)，(1.28,1.84)，（1.4，2.04）
1
2
3
4
5
6
7
| pb=[1.14 1.18;1.18 1.96;1.20 1.86;1.26 2.00;1.28 2.00;1.30 1.96;1.24 1.72;1.36 1.74;1.38 1.64;1.38 1.82;1.38 1.90;1.40 1.70;1.48 1.82;1.54 1.82;1.56 2.08;1.24 1.8;1.28 1.84;1.4 2.04]
xl=[1.14 1.18;1.18 1.96;1.20 1.86;1.26 2.00;1.28 2.00;1.30 1.96;1.24 1.72;1.36 1.74;1.38 1.64;1.38 1.82;1.38 1.90;1.40 1.70;1.48 1.82;1.54 1.82;1.56 2.08]
lb=[1;1;1;1;1;1;2;2;2;2;2;2;2;2;2]
[jg,wpl,gl]=classify(pb,xl,lb)
gz=1:18
[gz',jg,gl]
wpl
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
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11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
| 1.0000 1.0000 0.7919 0.2081
2.0000 1.0000 0.9981 0.0019
3.0000 1.0000 0.9911 0.0089
4.0000 1.0000 0.9754 0.0246
5.0000 1.0000 0.9505 0.0495
6.0000 1.0000 0.8703 0.1297
7.0000 1.0000 0.8928 0.1072
8.0000 2.0000 0.1124 0.8876
9.0000 2.0000 0.0264 0.9736
10.0000 2.0000 0.1055 0.8945
11.0000 2.0000 0.1847 0.8153
12.0000 2.0000 0.0210 0.9790
13.0000 2.0000 0.0031 0.9969
14.0000 2.0000 0.0004 0.9996
15.0000 2.0000 0.0014 0.9986
16.0000 1.0000 0.9411 0.0589
17.0000 1.0000 0.8388 0.1612
18.0000 2.0000 0.2559 0.7441
wpl =
0.0556
|
最后通过结果我们可以看到前两项分到Apf类，最后一项分到Af类。总误判率为0.0556。
参考