貝葉斯判別分析

1、貝葉斯判別分析貝葉斯判別分析第1頁距離判別只要求知道總體數(shù)字特征，不包括總體分布函數(shù)，當(dāng)參數(shù)和協(xié)方差未知時(shí)，就用樣本均值和協(xié)方差矩陣來預(yù)計(jì)。距離判別方法簡單實(shí)用，但沒有考慮到每個(gè)總體出現(xiàn)機(jī)會(huì)大小，即先驗(yàn)概率，沒有考慮到錯(cuò)判損失。貝葉斯判別法正是為了處理這兩個(gè)問題提出判別分析方法 4.3.1Bayes判別基礎(chǔ)思想貝葉斯判別分析第2頁34.3.1 Bayes判別基礎(chǔ)思想將待判樣品x判屬給后驗(yàn)概率最大總體先驗(yàn)概率后驗(yàn)概率 貝葉斯判別分析第3頁4貝葉斯判別準(zhǔn)則貝葉斯判別分析第4頁 基礎(chǔ)思想1多總體Bayes判別2兩個(gè)總體Bayes判別3貝葉斯判別分析第5頁 1.普通討論4.3.2 兩個(gè)總體Bayes判

2、別兩個(gè)總體Bayes判別準(zhǔn)則貝葉斯判別分析第6頁7 2兩個(gè)正態(tài)總體Bayes判別馬氏平方距離 看大小大小相反貝葉斯判別分析第7頁（1）兩個(gè)總體協(xié)方差矩陣不相等情形Bayes判別準(zhǔn)則化為廣義距離準(zhǔn)則協(xié)方差陣/先驗(yàn)概率相等,即為距離判別準(zhǔn)則馬氏平方距離貝葉斯判別分析第8頁9（2）兩個(gè)總體協(xié)方差矩陣相等情形 后驗(yàn)概率準(zhǔn)則：貝葉斯判別分析第9頁協(xié)方差矩陣不相等Bayes判別準(zhǔn)則 樣本Bayes判別準(zhǔn)則協(xié)方差矩陣相等Bayes判別準(zhǔn)則 -廣義平方距離準(zhǔn)則貝葉斯判別分析第10頁11誤判率 貝葉斯判別分析第11頁12例4.3.1 6只Apf和9只Af蠓蟲觸角長度和翅膀長度數(shù)據(jù):Apf：(1.14,1.78)

3、, (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). 若兩類蠓蟲協(xié)方差矩陣相等，假設(shè)總體Apf和Af均服從正態(tài)分布，用Bayes判別法判別三個(gè)蠓蟲屬于哪一類？(1.24,1.8)，(1.28,1.84)，（1.4，2.04）貝葉斯判別分析第12頁假設(shè)：檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：則認(rèn)為Qi較小,接收H0

4、；不然拒絕H0。(1)檢驗(yàn)兩個(gè)總體協(xié)方差矩陣相等判斷：給定，若貝葉斯判別分析第13頁檢驗(yàn)兩總體協(xié)方差矩陣是否相等(=0.1):程序apf=1.14,1.78;1.18,1.96;1.20,1.86;1.26,2.;1.28,2; 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;n1=6;n2=9;p=2; %2個(gè)總體，2維變量，15個(gè)樣本s1=cov(apf);s2=cov(af); % 求樣本協(xié)方差s=(n1-1)*s1+(n2-1)

5、*s2)/(n1+n2-2);%求聯(lián)合協(xié)方差矩陣貝葉斯判別分析第14頁% 檢驗(yàn)兩總體協(xié)方差矩陣相等程序Q10=(n1-1)*(log(det(s)-log(det(s1)-p+trace(inv(s)*s1);%統(tǒng)計(jì)量Q1觀察值Q10Q20=(n2-1)*(log(det(s)-log(det(s2)-p+trace(inv(s)*s2); %Q2統(tǒng)計(jì)量值Q20lamda=chi2inv(1-0.05,3) %卡方上0.05分位數(shù)p10=1-chi2cdf(Q10,p*(p+1)/2) %卡方分布概率p10p20=1-chi2cdf(Q20, p*(p+1)/2) %卡方分布概率p20 輸出結(jié)

6、果：Q10=2.5784，Q20=0.7418均0.05,認(rèn)為兩個(gè)總體協(xié)方差矩陣相等貝葉斯判別分析第15頁（2）預(yù)計(jì)兩個(gè)總體先驗(yàn)概率 按樣本容量百分比選取.因?yàn)锳pf與Af分別為6個(gè)與9個(gè)，故預(yù)計(jì)Apf類、Af類蠓蟲先驗(yàn)概率貝葉斯判別分析第16頁apf=1.14,1.78; 1.18,1.96;1.20,1.86;1.26,2.;1.28,2;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;x=1.24,1.8;1.28,1.84; 1

7、.4,2.04; %待判樣品m1=mean(apf);m2=mean(af); %總體均值向量s1=cov(apf);s2=cov(af);s=(5*s1+8*s2)/13; %總體協(xié)方差矩陣（3）利用MATLAB軟件計(jì)算貝葉斯線性判別函數(shù)S=聯(lián)合協(xié)方差矩陣0.00750.0066 0.0066 0.0134結(jié)果：G1,G2總體均值向量m1=(1.2267, 1.9267)m2=(1.4133, 1.8044)貝葉斯判別分析第17頁for i=1:3 %計(jì)算樣品xi判別函數(shù)W1(xi)和W2(xi) w1(i)=m1*inv(s)*x(i,:)-1/2*m1*inv(s)*m1+log(0.4

8、); w2(i)=m2*inv(s)*x(i,:)-1/2*m2*inv(s)*m2+log(0.6); if w1(i)=w2(i) disp(第,num2str(i),個(gè)蠓蟲屬于Apf類); %歸1類 else disp(第,num2str(i),個(gè)蠓蟲屬于Af類); end;end; 輸出結(jié)果：第1個(gè)蠓蟲屬于Apf類，第2個(gè)蠓蟲屬于Apf類，第3個(gè)蠓蟲屬于Apf類.（3）利用MATLAB軟件計(jì)算貝葉斯判別函數(shù)貝葉斯判別分析第18頁 例4.3.2 對破產(chǎn)企業(yè)搜集它們在破產(chǎn)前兩年年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，對財(cái)務(wù)良好企業(yè)也搜集同一時(shí)間數(shù)據(jù).數(shù)據(jù)包括4個(gè)變量:X1-現(xiàn)金流量/總債務(wù),X2-凈收益/總資產(chǎn),X

9、3- 流動(dòng)資產(chǎn)/流動(dòng)債務(wù),X4-流動(dòng)資產(chǎn)/凈銷售額,數(shù)據(jù)如表4.2 所表示. 假定兩總體G1,G2均服從4元正態(tài)分布,在誤判損失相等且先驗(yàn)概率按百分比分配條件下,對待判樣本進(jìn)行bayes判別.貝葉斯判別分析第19頁G1（破產(chǎn)企業(yè)）G2（非破產(chǎn)企業(yè)）X1X2X3X4X1X2X3X4-0.45-0.411.090.450.510.102.490.54-0.56-0.311.510.160.080.022.010.530.060.021.010.400.380.113.270.35-0.07-0.091.450.260.190.052.250.33-0.10-0.091.560.670.320.07

10、4.240.63-0.14-0.070.710.280.120.052.520.690.040.011.500.71-0.020.022.050.35-0.06-0.061.370.400.220.082.350.40-0.13-0.141.420.440.170.071.800.52待判-0.23-0.300.330.18-0.28-0.231.190.660.150.052.170.550.480.091.240.18表4-2 兩類企業(yè)財(cái)務(wù)情況數(shù)據(jù)貝葉斯判別分析第20頁 解:（1）檢驗(yàn)兩個(gè)總體協(xié)方差矩陣相等G1=-0.45 -0.41 1.09 0.45; -0.56 -0.31 1.51

11、 0.16; 0.06 0.02 1.01 0.40;-0.07 -0.09 1.45 0.26; -0.10 -0.09 1.56 0.67; -0.14 -0.07 0.71 0.28;0.04 0.01 1.50 0.71; -0.06 -0.06 1.37 0.40; -0.13 -0.14 1.42 0.44;G2=0.51 0.10 2.49 0.54; 0.08 0.02 2.01 0.53; 0.38 0.11 3.27 0.35;0.19 0.05 2.25 0.33; 0.32 0.07 4.24 0.63; 0.12 0.05 2.52 0.69;-0.02 0.02 2

12、.05 0.35; 0.22 0.08 2.35 0.40; 0.17 0.07 1.80 0.52;%2類總體數(shù)據(jù)，每行為樣品x=-0.23 -0.30 0.33 0.18; 0.15 0.05 2.17 0.55; -0.28 -0.23 1.19 0.66; 0.48 0.09 1.24 0.18; %待判樣品數(shù)據(jù)貝葉斯判別分析第21頁m1=mean(G1); m2=mean(G2); n1=size(G1,1); %總體G1樣本數(shù)n2=size(G2,1); %總體G2樣本數(shù)n=n1+n2; %兩個(gè)總體合并樣本數(shù)p=4; %p為總體維數(shù)s1=cov(G1); s2=cov(G2); s

13、=(n1-1)*s1+(n2-1)*s2)/(n1+n2-2); %聯(lián)合協(xié)方差矩陣Q1=(n1-1)*(log(det(s)-log(det(s1)-p+trace(inv(s)*s1) ;Q2=(n2-1)*(log(det(s)-log(det(s2)-p+trace(inv(s)*s2) ; if Q1chi2inv(0.95,p*(p+1)/2) & Q2chi2inv(0.95,p*(p+1)/2) %Q1,Q2均小，則協(xié)方差相等 disp(兩組數(shù)據(jù)協(xié)方差相等);else disp(兩組數(shù)據(jù)協(xié)方差不全相等);end;輸出結(jié)果： 兩組數(shù)據(jù)協(xié)方差不全相等p*(p+1)/2為卡方分布自由度

14、貝葉斯判別分析第22頁p1=n1/n;p2=n2/n; %計(jì)算先驗(yàn)概率,按百分比分配for i=1:4 %4個(gè)樣品Bayes判別函數(shù) d1(i)=mahal(x(i,:),G1)+log(det(s1)-2*log(p1); d2(i)=mahal(x(i,:),G2)+log(det(s2)-2*log(p2); if d1(i)=d2(i) disp(第,num2str(i), 個(gè)屬于破產(chǎn)企業(yè)); %判給G1 else disp(第,num2str(i),個(gè)屬于非破產(chǎn)企業(yè)); end;end;（2）依據(jù)第1步協(xié)方差矩陣不相等，結(jié)構(gòu)判別函數(shù)判別輸出結(jié)果：第1個(gè)屬于破產(chǎn)企業(yè)，第2個(gè)屬于非破產(chǎn)企

15、業(yè) 第3個(gè)屬于破產(chǎn)企業(yè)，第4個(gè)屬于非破產(chǎn)企業(yè)貝葉斯判別分析第23頁4.3.2 多個(gè)總體Bayes判別 設(shè)有k個(gè)總體G1,G2,Gk概率密度為fj(x)各總體出現(xiàn)先驗(yàn)概率為 1.普通討論貝葉斯判別分析第24頁Bayes判別準(zhǔn)則:若則判樣本 注：當(dāng)?shù)竭_(dá)最大后驗(yàn)概率 不止一個(gè)時(shí)，可判為到達(dá)最大后驗(yàn)概率總體任何一個(gè).貝葉斯判別分析第25頁 基礎(chǔ)思想1多總體Bayes判別2兩個(gè)總體Bayes判別3貝葉斯判別分析第26頁4.3.2多個(gè)正態(tài)總體Bayes判別（1）線性判別函數(shù)Bayes判別準(zhǔn)則基于后驗(yàn)概率Bayes判別準(zhǔn)則貝葉斯判別分析第27頁貝葉斯判別分析第28頁基于后驗(yàn)概率Bayes判別準(zhǔn)則4.3.2多

16、個(gè)正態(tài)總體Bayes判別貝葉斯判別分析第29頁304.3.3 誤判概率頻率預(yù)計(jì)貝葉斯判別分析第30頁例4.3.3 醫(yī)院利專心電圖檢測對人群進(jìn)行劃分.數(shù)據(jù)見表4-3.“g=1”健康人,“g=2”-主動(dòng)脈硬化患者,“g=3”-冠心病患者,X1,X2-心電圖中心臟功效兩項(xiàng)不相關(guān)指標(biāo).某受試者心電圖該兩項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)為380.20，9.08.設(shè)先驗(yàn)概率按百分比分配,進(jìn)行bayes判別,判定其歸屬.表4.3 24人心電圖數(shù)據(jù)編號X1X2編號X1X2123456789101112261.01185.39249.58137.13231.34231.38260.25259.51273.84303.59231.03

17、308.907.365.996.114.358.798.5310.029.798.798.536.158.49111111111112131415161718192021222324258.69355.54476.69316.12274.57409.42330.34331.47352.50347.31189.59380.207.169.4311.328.179.6710.499.6113.7211.0011.195.469.0822222233333待判貝葉斯判別分析第31頁32心電圖圖譜心電圖各種波形 :P波 、QRS波群 Q波 、T波 、U波P-R間期ST段Q-T間期各波形間等電位線貝葉斯

18、判別分析第32頁檢驗(yàn)假設(shè)：檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：解：（1）檢驗(yàn)3個(gè)總體協(xié)方差矩陣相等貝葉斯判別分析第33頁A=261.017.36 189.595.46x=380.209.08;G1=A(1:11,:);G2=A(12:18,:);G3=A(19:23,:); %3類總體數(shù)據(jù)n=23;k=3;p=2;n1=11;n2=7;n3=5;f=p*(p+1)*(k-1)/2;d=(2*p2+3*p-1)*(1/(n1-1)+1/(n2-1)+1/(n3-1)-1/(n-k)/(6*(p+1)*(k-1);p1=n1/n;p2=n2/n;p3=n3/n;m1=mean(G1);m2=mean(G2);m3=mea

19、n(G3);% 檢驗(yàn)總體協(xié)方差矩陣相等程序貝葉斯判別分析第34頁s1=cov(G1);s2=cov(G2);s3=cov(G3); %計(jì)算協(xié)方差陣s=(n1-1)*s1+(n2-1)*s2+(n3-1)*s3)/(n-k); %聯(lián)合協(xié)方差M=(n-k)*log(det(s)-(n1-1)*log(det(s1)+(n2-1)*log(det(s2)+(n3-1)*log(det(s3);T=(1-d)*M %計(jì)算統(tǒng)計(jì)量T觀察值C=chi2inv(0.95,f) %卡方分布0.05上分位數(shù)C if Tchi2inv(0.95,f) disp(三組數(shù)據(jù)協(xié)方差相等);else disp(三組數(shù)據(jù)協(xié)方

20、差不全相等);end;輸出結(jié)果:因?yàn)門C,故認(rèn)為3組數(shù)據(jù)協(xié)方差相等貝葉斯判別分析第35頁w(1)=m1*inv(s)*x-1/2*m1*inv(s)*m1+log(p1); w(2)=m2*inv(s)*x-1/2*m2*inv(s)*m2+log(p2); w(3)=m3*inv(s)*x-1/2*m3*inv(s)*m3+log(p3); for i=1:3 %按照判別函數(shù)w(i)最大歸屬樣品 if w(i)=max(w) disp(屬于第,num2str(i),組); end;end;輸出結(jié)果: 待判樣品屬于第2組（2）在協(xié)方差陣相等情形下，進(jìn)行Bayes判別分析線性判別函數(shù)貝葉斯判別分

21、析第36頁例4.3.4 年全國個(gè)別地域城鎮(zhèn)居民人均年家收入情況見表4-4.按四種指標(biāo)分為二類，用bayes判別判定青海、廣東兩省區(qū)屬于哪一類，并用回代法和交叉法對誤判率進(jìn)行預(yù)計(jì)(假定誤判損失相等).貝葉斯判別分析第37頁38地域工薪收入X1經(jīng)營凈收入X2財(cái)產(chǎn)性收入X3轉(zhuǎn)移性收入X4類型北京18738.96778.36452.757707.871上海21791.111399.14369.126199.771天津12849.73863.52256.877203.932江蘇12319.861999.61307.315548.782浙江15538.833161.871324.944955.142福建1

22、2668.822185.13952.913879.292山東12940.621194.40346.903067.052西藏12314.69303.34138.08891.422河北8891.501078.67224.863946.393山西9019.35983.21202.313654.113內(nèi)蒙古10284.431555.31324.643031.053遼寧9494.591483.30248.044610.323黑龍江7393.391241.37122.833506.483安徽9302.38959.43293.923603.723江西9105.961106.31265.352985.963河

23、南9043.521161.96156.463545.863湖北9474.811114.68244.133340.653湖南9070.971575.08316.483614.743重慶10957.62788.26205.943265.923寧夏10321.201314.40441.153316.443廣西9117.001040.14262.903265.063四川7811.16770.86110.903492.703貴州8596.881165.96849.453505.743云南9794.82544.00151.463356.853陜西8354.63638.7665.332610.613甘肅85

24、95.48763.0750.173458.633新疆9422.22938.15141.751976.493青海8793.541856.94182.673285.49待判廣東15188.392405.92701.253382.95待判表4-4 年全國各省、區(qū)、市城鎮(zhèn)居民人均年家庭收入貝葉斯判別分析第38頁39解：（1）輸入數(shù)據(jù)clearA1=18738.96778.36452.757707.87121791.111399.14369.126199.77112849.73863.52256.877203.93212319.861999.61307.315548.78215538.833161.87

25、1324.944955.14212668.822185.13952.913879.29212940.621194.40346.903067.05212314.69303.34138.08891.4228891.501078.67224.863946.3939019.35983.21202.313654.11310284.431555.31324.643031.0539494.591483.30248.044610.3237393.391241.37122.833506.4839302.38959.43293.923603.7239105.961106.31265.352985.9639043.

26、521161.96156.463545.8639474.811114.68244.133340.6539070.971575.08316.483614.74310957.62788.26205.943265.92310321.201314.40441.153316.4439117.001040.14262.903265.0637811.16770.86110.903492.7038596.881165.96849.453505.7439794.82544.00151.463356.8538354.63638.7665.332610.6138595.48763.0750.173458.63394

27、22.22938.15141.751976.493;貝葉斯判別分析第39頁檢驗(yàn)假設(shè)：檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：（2）檢驗(yàn)3個(gè)總體協(xié)方差矩陣相等貝葉斯判別分析第40頁%檢驗(yàn)三個(gè)總體協(xié)方差矩陣相等程序 A=A1(:,1:4); %讀取A1數(shù)據(jù) A2=A1(:,5); %讀取A1中類屬性x=8595.48 763.07 50.17 3458.63 15188.39 2405.92 701.25 3382.95; %待判樣品G1=A(1:2,:);G2=A(3:8,:);G3=A(9:27,:); %讀取3類總體n1=size(G1,1); %總體G1樣本數(shù)n2=size(G2,1); %總體G2樣本數(shù)n3=siz

28、e(G3,1); %總體G3樣本數(shù)n=n1+n2+n3; %三個(gè)總體合并樣本數(shù)k=3;p=4;f=p*(p+1)*(k-1)/2;d=(2*p2+3*p-1)*(1/(n1-1)+1/(n2-1)+1/(n3-1)-1/(n-k)/(6*(p+1)*(k-1);p1=n1/n;p2=n2/n;p3=n3/n;貝葉斯判別分析第41頁m1=mean(G1);m2=mean(G2);m3=mean(G3);s1=cov(G1);s2=cov(G2);s3=cov(G3); %計(jì)算協(xié)方差陣s=(n1-1)*s1+(n2-1)*s2+(n3-1)*s3)/(n-k); %聯(lián)合協(xié)方差矩陣M=(n-k)*l

29、og(det(s)-(n1-1)*log(det(s1)+(n2-1)*log(det(s2)+(n3-1)*log(det(s3);T=(1-d)*M %計(jì)算統(tǒng)計(jì)量T觀察值C=chi2inv(0.95,f) %卡方分布0.05上分位數(shù)C if Tchi2inv(0.95,f)disp(三組數(shù)據(jù)協(xié)方差相等);else disp(三組數(shù)據(jù)協(xié)方差不全相等);end；輸出結(jié)果： T =20.0037 , C=31.4104，TC，3組數(shù)據(jù)協(xié)方差相等貝葉斯判別分析第42頁(2) 基于協(xié)方差矩陣相等，結(jié)構(gòu)Bayes線性判別函數(shù)%計(jì)算線性判別函數(shù)，按取值最大歸屬樣品for i=1:2 w(1)=m1*in

30、v(s)*x(i,:)-1/2*m1*inv(s)*m1+log(p1); w(2)=m2*inv(s)*x(i,:)-1/2*m2*inv(s)*m2+log(p2); w(3)=m3*inv(s)*x(i,:)-1/2*m3*inv(s)*m3+log(p3); %計(jì)算線性判別函數(shù) for j=1:3 if w(j)=max(w) disp(待判樣品屬于第,num2str(j),類城市); end endend輸出結(jié)果： 1號待判樣品屬于第3類城市 2號待判樣品屬于第2類城市貝葉斯判別分析第43頁n11=0; n22=0;n33=0; %初始誤判率for i=1:n1 %計(jì)算G1總體樣本線

31、性判別函數(shù)結(jié)果 w1(i,1)=m1*inv(s)*G1(i,:)-1/2*m1*inv(s)*m1+log(p1); w1(i,2)=m2*inv(s)*G1(i,:)-1/2*m2*inv(s)*m2+log(p2); w1(i,3)=m3*inv(s)*G1(i,:)-1/2*m3*inv(s)*m3+log(p3); for j=1:3 %計(jì)算G1總體中誤判個(gè)數(shù) if w1(i,j)=max(w1(i,:)&j=1 n11=n11+1; end end end （3）計(jì)算回代誤判率%w1(i,j)取最大且j不為1，xi判錯(cuò)誤判個(gè)數(shù)，計(jì)算G1總體中誤判個(gè)數(shù)貝葉斯判別分析第44頁for i

32、=1:n2 w2(i,1)=m1*inv(s)*G2(i,:)-1/2*m1*inv(s)*m1+log(p1); w2(i,2)=m2*inv(s)*G2(i,:)-1/2*m2*inv(s)*m2+log(p2); w2(i,3)=m3*inv(s)*G2(i,:)-1/2*m3*inv(s)*m3+log(p3); for j=1:3 if w2(i,j)=max(w2(i,:)&j=2 n22=n22+1; end %計(jì)算G2總體中誤判個(gè)數(shù) end end （3）計(jì)算回代誤判率%計(jì)算G2總體樣本線性判別函數(shù)結(jié)果貝葉斯判別分析第45頁for i=1:n3 %計(jì)算G3總體樣本線性判別函數(shù)結(jié)

33、果 w3(i,1)=m1*inv(s)*G3(i,:)-1/2*m1*inv(s)*m1+log(p1); w3(i,2)=m2*inv(s)*G3(i,:)-1/2*m2*inv(s)*m2+log(p2); w3(i,3)=m3*inv(s)*G3(i,:)-1/2*m3*inv(s)*m3+log(p3); for j=1:3 if w3(i,j)=max(w3(i,:)&j=3 n33=n33+1; end end end p00=(n11+n22+n33)/(n1+n2+n3) %計(jì)算回代誤判率輸出結(jié)果： p00 =0 誤判率0，效果好 貝葉斯判別分析第46頁N11=0; N22=0

34、;N33=0; %初始誤判率0for k=1:n1 %總體G1誤判率 A=G1(1:k-1,k+1:n1,:); N1=length(A(:,1); M1=mean(A,1);s11=cov(A); S1=(N1-1)*s11+(n2-1)*s2+(n3-1)*s3)/(N1+n2+n3-k); P01=N1/(n-1);P02=n2/(n-1);P03=n3/(n-1); %先驗(yàn)概率按百分比（4）計(jì)算交叉誤判率貝葉斯判別分析第47頁for i=1:n1 %計(jì)算G1總體樣本線性判別函數(shù)結(jié)果 W1(i,1)=M1*inv(S1)*G1(i,:)-1/2*M1*inv(S1)*M1+log(P01); W1(i,2)=m2*inv(S1)*G1(i,:)-1/2*m2*inv(S1)*m2+log(P02); W1(i,3)=m3*inv(S1)*G1(i,:)-1/2*m3*inv(S1)*m3+log(P03); for j=1:3 %計(jì)算G1總體樣本交叉誤判率結(jié)果 if W1(i,j)=max(W1(i,:)&j=1 N11=N11+1; end end endend%w1(i,j)取最大且j不為1，G1總體中樣本xi判錯(cuò)，誤判個(gè)數(shù)加2貝葉斯判別分析第48頁for k=1:n2 B=G2(1:k-1,k+1:n2,:); N2