• MATLAB 正态分布贝叶斯分类


      1 clear all;
      2 close all;
      3 clc;
      4 
      5 randn('seed',0);
      6 mu1=[0 0];
      7 S1=[0.3 0;0 0.35];
      8 cls1_data=mvnrnd(mu1,S1,1000);
      9 plot(cls1_data(:,1),cls1_data(:,2),'+');
     10 hold on;
     11 
     12 mu2=[4 0];
     13 S2=[1.2 0;0 1.85];
     14 cls2_data=mvnrnd(mu2,S2,1000);
     15 plot(cls2_data(:,1),cls2_data(:,2),'r+');
     16 axis([-8 8 -8 8]);
     17 
     18 for i=-4:0.1:8
     19     for j=-6:0.1:6
     20         d1=([i,j]-mu1)*inv(S1)*([i,j]-mu1)';
     21         d2=([i,j]-mu2)*inv(S2)*([i,j]-mu2)';
     22         d=d1-d2;
     23         if d<0.1
     24             plot(i,j);
     25         end
     26         
     27     end
     28 end
     29 grid on;
     30 
     31 figure;
     32 mu1=[0 0];
     33 S1=[0.1 0;0 0.75];
     34 cls1_data=mvnrnd(mu1,S1,1000);
     35 plot(cls1_data(:,1),cls1_data(:,2),'+');
     36 hold on;
     37 
     38 mu2=[3.2 0];
     39 S2=[0.75 0;0 0.1];
     40 cls2_data=mvnrnd(mu2,S2,1000);
     41 plot(cls2_data(:,1),cls2_data(:,2),'r+');
     42 axis([-8 8 -8 8]);
     43 
     44 for i=-8:0.1:8
     45     for j=-8:0.1:8
     46         d1=([i,j]-mu1)*inv(S1)*([i,j]-mu1)';
     47         d2=([i,j]-mu2)*inv(S2)*([i,j]-mu2)';
     48         d=d1-d2;
     49         if d<0.1
     50             plot(i,j);
     51         end
     52         
     53     end
     54 end
     55 grid on;
     56 
     57 figure;
     58 mu1=[0 3];
     59 S1=[0.3 0;0 0.35];
     60 cls1_data=mvnrnd(mu1,S1,1000);
     61 plot(cls1_data(:,1),cls1_data(:,2),'+');
     62 hold on;
     63 
     64 mu2=[4 0];
     65 S2=[0.3 0;0 0.35];
     66 cls2_data=mvnrnd(mu2,S2,1000);
     67 plot(cls2_data(:,1),cls2_data(:,2),'r+');
     68 
     69 axis([-8 8 -8 8]);
     70 
     71 for i=-8:0.1:8
     72     for j=-8:0.1:8
     73         d1=([i,j]-mu1)*inv(S1)*([i,j]-mu1)';
     74         d2=([i,j]-mu2)*inv(S2)*([i,j]-mu2)';
     75         d=d1-d2;
     76         if d<0.1
     77             plot(i,j);
     78         end
     79         
     80     end
     81 end
     82 grid on;
     83 
     84 figure;
     85 mu1=[0 -3];
     86 S1=[0.5 1;1 2.5];
     87 cls1_data=mvnrnd(mu1,S1,1000);
     88 plot(cls1_data(:,1),cls1_data(:,2),'+');
     89 hold on;
     90 
     91 mu2=[4 0];
     92 S2=[0.5 1;1 2.5];
     93 cls2_data=mvnrnd(mu2,S2,1000);
     94 plot(cls2_data(:,1),cls2_data(:,2),'r+');
     95 
     96 axis([-8 8 -8 8]);
     97 
     98 for i=-8:0.1:8
     99     for j=-8:0.1:8
    100         d1=([i,j]-mu1)*inv(S1)*([i,j]-mu1)';
    101         d2=([i,j]-mu2)*inv(S2)*([i,j]-mu2)';
    102         d=d1-d2;
    103         if d<0.1
    104             plot(i,j);
    105         end
    106         
    107     end
    108 end
    109 grid on;

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