模式识别实验报告-实验一-Bayes分类器设计汇总

模式识别第一次作业报告姓名：刘昌元学号：099064370 班级：自动化092班题目：用身高和/或体重数据进行性别分类的实验基本要求：用famale.txt和male.txt的数据作为训练样本集，建立Bayes分类器，用测试样本数据test1.txt和test2.txt该分类器进行测试。

调整特征、分类器等方面的一些因素，考察它们对分类器性能的影响，从而加深对所学内容的理解和感性认识。

一、实验思路1：利用Matlab7.1导入训练样本数据，然后将样本数据的身高和体重数据赋值给临时矩阵，构成m行2列的临时数据矩阵给后面调用。

2：查阅二维正态分布的概率密度的公式及需要的参数及各个参数的意义，新建m函数文件，编程计算二维正态分布的相关参数：期望、方差、标准差、协方差和相关系数。

3.利用二维正态分布的相关参数和训练样本构成的临时数据矩阵编程获得类条件概率密度,先验概率。

4.编程得到后验概率，并利用后验概率判断归为哪一类。

5.利用分类器训练样本并修正参数，最后可以用循环程序调用数据文件，统计分类的男女人数，再与正确的人数比较得到错误率。

6.自己给出决策表获得最小风险决策分类器。

7.问题的关键就在于利用样本数据获得二维正态分布的相关参数。

8.二维正态分布的概率密度公式如下：试验中编程计算出期望，方差，标准差和相关系数。

其中：二、实验程序设计流程图：1：二维正态分布的参数计算%功能：调用导入的男生和女生的身高和体重的数据文件得到二维正态分布的期望，方差，标准差，相关系数等参数%%使用方法：在Matlab的命令窗口输入cansu(male) 或者cansu(famale) 其中 male 和 famale%是导入的男生和女生的数据文件名,运用结果返回的是一个行1行7列的矩阵，其中参数的顺序依次为如下:%%身高期望、身高方差、身高标准差、体重期望、体重方差、体重标准差、身高和体重的相关系数%%开发者：安徽工业大学电气信息学院自动化 092班刘昌元学号：099064370 %function result=cansu(file)[m,n]=size(file); %求出导入的数据的行数和列数即 m 行n 列%for i=1:1:m %把身高和体重构成 m 行 2 列的矩阵%people(i,1)=file(i,1);people(i,2)=file(i,2);endu=sum(people)/m; %求得身高和体重的数学期望即平均值%for i=1:1:mpeople2(i,1)=people(i,1)^2;people2(i,2)=people(i,2)^2;endu2=sum(people2)/m; %求得身高和体重的方差、%x=u2(1,1)-u(1,1)^2;y=u2(1,2)-u(1,2)^2;for i=1:1:mtem(i,1)=people(i,1)*people(i,2);ends=0;for i=1:1:ms=s+tem(i,1);endcov=s/m-u(1,1)*u(1,2); %求得身高和体重的协方差 cov (x,y)%x1=sqrt(x); %求身高标准差 x1 %y1=sqrt(y); %求身高标准差 y1 %ralation=cov/(x1*y1); %求得身高和体重的相关系数 ralation %result(1,1)=u(1,1); %返回结果 :身高的期望 %result(1,2)=x; %返回结果 : 身高的方差 %result(1,3)=x1; %返回结果 : 身高的标准差 %result(1,4)=u(1,2); %返回结果 :体重的期望 %result(1,5)=y; %返回结果 : 体重的方差 %result(1,6)=y1; %返回结果 : 体重的标准差 %result(1,7)=ralation; %返回结果：相关系数 %2：贝叶斯分类器%功能：身高和体重相关情况下的贝叶斯分类器（最小错误率贝叶斯决策）输入身高和体重数据，输出男女的判断%%使用方法：在Matlab命令窗口输入 bayes(a,b) 其中a为身高数据，b为体重数据。

bayes 分类器设置实验总结Bayes 分类器设置实验总结在机器学习领域中，分类算法是一个常见的任务之一。

Bayes 分类器是一种基于概率统计的分类算法，它基于贝叶斯定理对样本进行分类。

在本次实验中，我们将对Bayes 分类器的设置进行实验，并总结实验结果。

一、实验目的Bayes 分类器是一种简单但有效的分类算法，通过实验设置我们的目的是验证Bayes 分类器在不同参数下的分类效果，并探索如何对其进行优化。

我们希望通过实验的设计和分析，能够决定最佳的参数设置，并对Bayes 分类器的性能有更深入的了解。

二、数据集选择在进行实验之前，我们需要选择一个合适的数据集作为实验对象。

数据集应具备以下特点：1. 包含有标签的样本数据：由于Bayes 分类器是一种监督学习算法，我们需要有样本的标签信息来进行分类。

2. 具备多类别分类的情况：我们希望能够测试Bayes 分类器在多类别分类问题上的表现，以便更全面地评估其性能。

三、实验设置1. 数据预处理：根据所选数据集的特点，我们需要对数据进行适当的预处理。

可能的预处理步骤包括特征选择、特征缩放、处理缺失值等。

2. 分类器参数设置：Bayes 分类器的性能会受到不同参数的影响，我们希望通过实验找到最佳的参数设置。

例如，在朴素贝叶斯分类器中，我们可以选择不同的先验概率分布，或者使用不同的平滑技术来处理零概率问题。

3. 评价指标选择：为了评估分类器的性能，我们需要选择合适的评价指标。

常见的评价指标包括准确率、召回率、精确率和F1 分数等。

四、实验结果在实验完成后，我们将根据所选的评价指标对实验结果进行分析和总结。

我们可以比较不同参数设置下的分类器性能，并选择最佳的参数设置。

此外，我们还可以考虑其他因素对分类器性能的影响，如数据预处理方法和样本量等。

五、实验总结在本次实验中，我们通过对Bayes 分类器的设置进行实验，得到了一些有价值的结果和经验。

根据实验结果，我们可以总结以下几点：1. 参数设置的重要性：Bayes 分类器的性能受到参数设置的影响。

本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==分类器实验报告篇一：Bayes分类器设计实验报告装订线模式识别实验报告：学院计算机科学与技术专业 xxxxxxxxxxxxxxxx学号xxxxxxxxxxxx姓名xxxx指导教师xxxx201X年xx月xx日题目Bayes分类器设计一、实验目的对模式识别有一个初步的理解，能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识，理解二类分类器的设计原理。

二、实验原理最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行：(1)在已知叶斯公式计算出后验概率： ???及给出待识别的X的情况下，根据贝(2)利用计算出的后验概率及决策表，按下面的公式计算出采取险的条件风(3)对(2)中得到的a个条件风险值风险最小的决策????则就是最小风险贝叶斯决策。

，即进行比较，找出使其条件三、实验内容假定某个局部区域细胞识别中正常和非正常两类先验概率分别为正常状态：P （w1）=0.9；异常状态：P（w2）=0.1。

现有一系列待观察的细胞，其观察值为x：-3.9847-3.5549-1.2401-0.9780 -0.7932 -2.8531-2.7605-3.7287-3.5414-2.2692 -3.4549 -3.0752-3.9934 2.8792-0.97800.7932 1.1882 3.0682-1.5799-1.4885-0.7431-0.4221 -1.1186 4.2532已知类条件概率是的曲线如下图：类条件概率分布正态分布分别为N（-2，0.25）、N（2,4）试对观察的结果进行分类。

四、实验要求1）用matlab完成基于最小错误率的贝叶斯分类器的设计，要求程序相应语句有说明文字，要求有子程序的调用过程。

2）根据例子画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。

3）如果是最小风险贝叶斯决策，决策表如下：最小风险贝叶斯决策表：请重新设计程序，完成基于最小风险的贝叶斯分类器，画出相应的条件风险的分布曲线和分类结果,并比较两个结果。

《模式识别》实验报告---最小错误率贝叶斯决策分类一、实验原理对于具有多个特征参数的样本（如本实验的iris 数据样本有4d =个参数），其正态分布的概率密度函数可定义为112211()exp ()()2(2)T d p π-⎧⎫=--∑-⎨⎬⎩⎭∑x x μx μ 式中，12,,,d x x x ⎡⎤⎣⎦=x 是d 维行向量，12,,,d μμμ⎡⎤⎣⎦=μ是d 维行向量，∑是d d ⨯维协方差矩阵，1-∑是∑的逆矩阵，∑是∑的行列式。

本实验我们采用最小错误率的贝叶斯决策，使用如下的函数作为判别函数()(|)(),1,2,3i i i g p P i ωω==x x （3个类别）其中()i P ω为类别i ω发生的先验概率，(|)i p ωx 为类别i ω的类条件概率密度函数。

由其判决规则，如果使()()i j g g >x x 对一切j i ≠成立，则将x 归为i ω类。

我们根据假设：类别i ω，i=1,2,……,N 的类条件概率密度函数(|)i p ωx ，i=1,2,……,N 服从正态分布，即有(|)i p ωx ~(,)i i N ∑μ，那么上式就可以写为1122()1()exp ()(),1,2,32(2)T i i dP g i ωπ-⎧⎫=-∑=⎨⎬⎩⎭∑x x -μx -μ对上式右端取对数，可得111()()()ln ()ln ln(2)222T i i i i dg P ωπ-=-∑+-∑-i i x x -μx -μ上式中的第二项与样本所属类别无关，将其从判别函数中消去，不会改变分类结果。

则判别函数()i g x 可简化为以下形式111()()()ln ()ln 22T i i i i g P ω-=-∑+-∑i i x x -μx -μ二、实验步骤（1）从Iris.txt 文件中读取估计参数用的样本，每一类样本抽出前40个，分别求其均值，公式如下11,2,3ii iii N ωωω∈==∑x μxclear% 原始数据导入iris = load('C:\MATLAB7\work\模式识别\iris.txt'); N=40;%每组取N=40个样本%求第一类样本均值 for i = 1:N for j = 1:4w1(i,j) = iris(i,j+1); end endsumx1 = sum(w1,1); for i=1:4meanx1(1,i)=sumx1(1,i)/N; end%求第二类样本均值 for i = 1:N for j = 1:4 w2(i,j) = iris(i+50,j+1);end endsumx2 = sum(w2,1); for i=1:4meanx2(1,i)=sumx2(1,i)/N; end%求第三类样本均值 for i = 1:N for j = 1:4w3(i,j) = iris(i+100,j+1); end endsumx3 = sum(w3,1); for i=1:4meanx3(1,i)=sumx3(1,i)/N; end（2）求每一类样本的协方差矩阵、逆矩阵1i -∑以及协方差矩阵的行列式i ∑， 协方差矩阵计算公式如下11()(),1,2,3,41i ii N i jklj j lk k l i x x j k N ωωσμμ==--=-∑其中lj x 代表i ω类的第l 个样本，第j 个特征值；ij ωμ代表i ω类的i N 个样品第j 个特征的平均值lk x 代表i ω类的第l 个样品，第k 个特征值；iw k μ代表i ω类的i N 个样品第k 个特征的平均值。

模式识别理论与方法
课程作业实验报告
实验名称：Generating Pattern Classes
实验编号：Proj02-01
规定提交日期：2012年3月30日
实际提交日期：2012年3月24日
摘要：
在熟悉贝叶斯分类器基本原理基础上，通过对比分类特征向量维数差异而导致分类正确率发生的变化，验证了“增加特征向量维数，可以改善分类结果”。

对于类数的先验概率已知、且无须考虑代价函数的情况，贝叶斯分类器相当简单：“跟谁亲近些，就归属哪一类”。

技术论述：
1，贝叶斯分类器基本原理：多数占优，错误率最小，风险最低
在两类中，当先验概率相等时，贝叶斯分类器可以简化如下：
2，增加有效分类特征分量，可以有助于改善分类效果
实验结果讨论：
从实验的过程和结果来看，进一步熟悉了贝叶斯分类器的原理和使用，基本达到了预期目的。

实验结果：
图1 原始数据
图2 按第1 个特征分量分类结果
图3 按第2 个特征分量分类结果
图4 综合两个特征分量分类结果附录：（程序清单，参见压缩包）
%在Matlab 版本2009a 下运行通过。

实验1 图像的贝叶斯分类1.1 实验目的将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法，通过实验加深对基本概念的理解。

1.2 实验仪器设备及软件HP D538、MATLAB1.3 实验原理1.3.1 基本原理阈值化分割算法是计算机视觉中的常用算法，对灰度图象的阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围内的灰度阈值，然后将图像中每个像素的灰度值与这个阈值相比较。

并根据比较的结果将对应的像素划分为两类，灰度值大于阈值的像素划分为一类，小于阈值的划分为另一类，等于阈值的可任意划分到两类中的任何一类。

此过程中，确定阈值是分割的关键。

对一般的图像进行分割处理通常对图像的灰度分布有一定的假设，或者说是基于一定的图像模型。

最常用的模型可描述如下：假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，处于目标和背景内部相邻像素间的灰度值是高度相关的，但处于目标和背景交界处两边的像素灰度值有较大差别，此时，图像的灰度直方图基本上可看作是由分别对应于目标和背景的两个单峰直方图混合构成。

而且这两个分布应大小接近，且均值足够远，方差足够小，这种情况下直方图呈现较明显的双峰。

类似地，如果图像中包含多个单峰灰度目标，则直方图可能呈现较明显的多峰。

上述图像模型只是理想情况，有时图像中目标和背景的灰度值有部分交错。

这时如用全局阈值进行分割必然会产生一定的误差。

分割误差包括将目标分为背景和将背景分为目标两大类。

实际应用中应尽量减小错误分割的概率，常用的一种方法为选取最优阈值。

这里所谓的最优阈值，就是指能使误分割概率最小的分割阈值。

图像的直方图可以看成是对灰度值概率分布密度函数的一种近似。

如一幅图像中只包含目标和背景两类灰度区域，那么直方图所代表的灰度值概率密度函数可以表示为目标和背景两类灰度值概率密度函数的加权和。

如果概率密度函数形式已知，就有可能计算出使目标和背景两类误分割概率最小的最优阈值。

《模式识别》实验报告-贝叶斯分类一、实验目的通过使用贝叶斯分类算法，实现对数据集中的样本进行分类的准确率评估，熟悉并掌握贝叶斯分类算法的实现过程，以及对结果的解释。

二、实验原理1.先验概率先验概率指在不考虑其他变量的情况下，某个事件的概率分布。

在贝叶斯分类中，需要先知道每个类别的先验概率，例如：A类占总样本的40%，B类占总样本的60%。

2.条件概率后验概率指在已知先验概率和条件概率下，某个事件发生的概率分布。

在贝叶斯分类中，需要计算每个样本在各特征值下的后验概率，即属于某个类别的概率。

4.贝叶斯公式贝叶斯公式就是计算后验概率的公式，它是由条件概率和先验概率推导而来的。

5.贝叶斯分类器贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理实现的分类器，可以用于在多个类别的情况下分类，是一种常用的分类方法。

具体实现过程为：首先，使用训练数据计算各个类别的先验概率和各特征值下的条件概率。

然后，将测试数据的各特征值代入条件概率公式中，计算出各个类别的后验概率。

最后，取后验概率最大的类别作为测试数据的分类结果。

三、实验步骤1.数据集准备本次实验使用的是Iris数据集，数据包含150个Iris鸢尾花的样本，分为三个类别：Setosa、Versicolour和Virginica，每个样本有四个特征值：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。

2.数据集划分将数据集按7:3的比例分为训练集和测试集，其中训练集共105个样本，测试集共45个样本。

计算三个类别的先验概率，即Setosa、Versicolour和Virginica类别在训练集中出现的频率。

对于每个特征值，根据训练集中每个类别所占的样本数量，计算每个类别在该特征值下出现的频率，作为条件概率。

5.测试数据分类将测试集中的每个样本的四个特征值代入条件概率公式中，计算出各个类别的后验概率，最后将后验概率最大的类别作为该测试样本的分类结果。

6.分类结果评估将测试集分类结果与实际类别进行比较，计算分类准确率和混淆矩阵。