最简单的贝叶斯分类器演示Matlab程序

最简单的贝叶斯分类器演示Matlab程序。入门必备。　详细请参考本人的博客http://blog.csdn.net/ranchlai/article/details/10375579

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% Liscense Notification 2013
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% Redistributions in source and binary forms with or without
% modification are totally FREE provided that you keep this keep this
% notification
%
%  Descritption: This package demonstrates the discrete adaboost with
%  stump（decision tree with only the root node） weak classifers.
%  Author:  Ranch Lai （ranchlai@hotmail.com）
%  Release date: Aug 17 2013
%/
%%
clc;
clear;
close all;


%% generate random data
shift =3.0;
n = 2;%2 dim
%y = 1./exp（-w‘*x+b）
sigma = 1;
N = 500;
x = [randn（nN/2）-shift randn（nN/2）*sigma+shift];
y = [ones（N/21）;-ones（N/21）];

%show the data
figure;
plot（x（11:N/2）x（21:N/2）‘rs‘）;
hold on;
plot（x（11+N/2:N）x（21+N/2:N）‘go‘）;
title（‘2d training data‘）;
legend（‘Positve samples‘‘Negative samples‘‘Location‘‘SouthEast‘）;

% model fitting using maximum likelihood
[model_posmodel_neg] = FindGuassianModel（xy）;

%% test on new dataset same distribution

n = 2;%2 dim
%y = 1./exp（-w‘*x+b）
sigma = 2;
N = 500;
x = [randn（nN/2）-shift randn（nN/2）*sigma+shift];
y = [ones（N/21）;-ones（N/21）];

figure;
plot（x（11:N/2）x（21:N/2）‘rs‘）;
hold on;
plot（x（11+N/2:N）x（21+N/2:N）‘go‘）;
title（‘2d testing data‘）;
hold on;

%% gaussian model as a baseline
[errh] = FindModelError（model_posmodel_negxy）;
fprintf（‘Baysian error on test data set: %f\n‘err/N）;
x_pos = x（:h==1）;
x_neg = x（:h~=1）;
plot（x_pos（1:）x_pos（2:）‘r.‘）;
hold on;
plot（x_neg（1:）x_neg（2:）‘g.‘）;
legend（‘Positve samples‘‘Negative samples‘‘Positve samples as predicted‘‘Negative samples as predicted‘‘Location‘‘SouthEast‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2013-08-27 03:07  Baysian+Gaussian\
     文件        8669  2013-08-27 03:07  Baysian+Gaussian\training.png
     文件       11809  2013-08-27 03:07  Baysian+Gaussian\predict.png
     文件        1583  2013-08-27 03:04  Baysian+Gaussian\demo_adaboost.m
     文件         615  2013-08-26 09:43  Baysian+Gaussian\FindModelError.m
     文件         401  2013-08-26 10:01  Baysian+Gaussian\FindGuassianModel.m