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bayes
- bayes数据挖掘；基于贝叶斯定理的分类方法
Bayes
- 使用Matlab实现，包括一维特征最小错误率bayes分类器；二维特征最小错误率bayes分类器；二维特征最小风险bayes分类器以及使用的数据集合。-Using the Matlab implementation, including the minimum error rate of one-dimensional characteristics of bayes classifier two-dimensional characteristics of the minimum error
ClassficationBaseOnAssociation
- 贝叶斯分类器的改进 在windows 平台下实现；-Improvement of Bayes classfication It is implement in windows.
Bayes_1
- 首先，对CATEGORY中的txt文件分类； 其次，对多个txt文件中的英文文本进行分词； 最后，通过贝叶斯公式进行分类；-First, in the txt file CATEGORY classification Secondly, multiple txt files in English text word Finally, by Bayes formula to be classified
work_for_pattern_recognition
- 通过设计线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征，设计支持向量机对给定样本进行有效分类并分析结果。-By designing a linear classifier minimum risk Bayes classifier supervised learning method hierarchical cluster analysis K-L transform to extract efficient features, designed to
Bayes-Classifier-Association-Rules
- 朴素贝叶斯分类是一种简单而高效的分类模型，然而条件独立性假设在现实中很少出，致使其性能有所下降。通过引入关联规则，从两方面来改善朴素贝叶斯分类的性能。一方面，通过对关联规则的挖掘，发现条件属性之间的关联关系，并且利用这种关联关系弱化朴素贝叶斯的独立性假设；另一方面，通过关联规则的置信度，给朴素贝叶斯加权。 -Naive Bayesian classifier is a simple and efficient classification model, the conditional indep
bayesPfisher
- 基于bayes准则和fisher准则的线性分类器。bayes是对细胞的判别分类 分为最小错误率和最小风险两种；fisher是对两类进行判别-Bayes guidelines and criteria based on fisher linear classifier. bayes classification is divided into cells, determine the minimum error rate and minimal risk of two kinds fisher
Minimum-Bayes-classifier-error-rate
- 这是模式识别中最小错误率Bayes分类器设计方案。 自行完善了在不同先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。 全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。 调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从而得到概率密度
Minimum-Risk-Bayes-classifier
- 这是模式识别中最小风险Bayes分类器的设计方案。在参考例程的情况下，自行完善了在一定先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。 全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。 调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从
MyBayes
- 2.编写两类正态分布模式的贝叶斯分类程序。 设以下模式类别具有正态概率密度函数： ω1：{(0 0)T, (2 0)T, (2 2)T, (0 2)T} ω2：{(4 4)T, (6 4)T, (6 6)T, (4 6)T} （1）设P(ω1)= P(ω2)=1/2，求这两类模式之间的贝叶斯判别界面的方程式。 （2）绘出判别界面。 3.已知服从正态分布的两类训练样本集分别为 ：，，，， ：，，， ，试问属于哪一类？
bayes
- 数据的正态检验和评估，原始样本贝叶斯分类并计算准确率；仿真生成1000个样本的贝叶斯分类及计算准确率；-Normality test and evaluate data, and calculate the original sample Bayesian classification accuracy simulation generated 1000 samples Bayesian classification and calculation accuracy
Fisher1
- Fisher线性分类器的设计,1、掌握Fisher线性判别方法；2、掌握Bayes决策的错误率的计算；3、掌握分类器错误率的估算方法。 -The design of Fisher.
bayesleastrisk
- baye sleastrisk贝叶斯分类实验，设计简单的线性分类器-bayes leastrisk；bayes leastrisk
图像分割最小误差法
- 最小误差法是一种较为常用的自动阈值分割方法，此方法来源于Bayes最小误差分类方法。通常以图像中的灰度为模式特征，假设各模式的灰度是独立分布的随机变量，并假设图像中待分割的模式服从一定的概率分布，则可以获得满足最小误差分类准则的最佳阈值分割。 该算法主要思想是假设图像中只存在背景和目标两种模式，根据目标和背景像素占图像总像素的百分比求出其混合概率密度，选定一个阈值T；再根据将目标像素点错划为背景像素点的概率和把背景像素点错划为目标的概率求出总的错误概率，那么最佳阈值就是使总错误概率最小的阈
PNN网络代码
- 概率神经网络(Probabilistic Neural Network)是由D.F.Speeht博士在1989年首先提出，是径向基网络的一个分支，属于前馈网络的一种。它具有如下优点：学习过程简单、训练速度快；分类更准确，容错性好等。从本质上说，它属于一种有监督的网络分类器，基于贝叶斯最小风险准则。(Probabilistic neural network was first proposed by Dr. D.F.Speeht in 1989. It is a branch of radial
patter
- 1. 以身高为例，画出男女生身高的直方图并做对比； 2. 采用最大似然估计方法，求男女生身高以及体重分布的参数； 3. 采用贝叶斯估计方法，求男女生身高以及体重分布的参数（假定方差已知，作业请注明自己选定的一些参数情况）； 4. 采用最小错误率贝叶斯决策，画出类别判定的决策面。并判断某样本的身高体重分别为(160,45)时应该属于男生还是女生？为(178,70)时呢？(1. take height as an example, draw the height histogram of ma
Beyes
- 实验要求： 1. 以身高为例，画出男女生身高的直方图并做对比； 2. 采用最大似然估计方法，求男女生身高以及体重分布的参数； 3. 采用贝叶斯估计方法，求男女生身高以及体重分布的参数（假定方差已知，作业请注明自己选定的一些参数情况）； 4. 采用最小错误率贝叶斯决策，画出类别判定的决策面。并判断某样本的身高体重分别为(160,45)时应该属于男生还是女生？为(178,70)时呢？(Experimental requirements: 1. take height as an exa
work
- 1) 以身高为例，画出男女生身高的直方图并做对比； 2) 采用最大似然估计方法，求男女生身高以及体重分布的参数； 3) 采用贝叶斯估计方法，求男女生身高以及体重分布的参数（假定方差已知，作业请注明自己选定的一些参数情况）； 4) 采用最小错误率贝叶斯决策，画出类别判定的决策面。并判断某样本的身高体重分别为(160,45)时应该属于男生还是女生？为(178,70)时呢？(1) taking height as an example, draw the histogram of male and f
bayes_C++
- 贝叶斯分类器-联合变量_C++，只需更改样本文件名即可测试。(The Bias classifier - the joint variable _C++, can be tested only by changing the name of the sample file.)
bayes_analyse
- 基于代价敏感的朴素贝叶斯二分类对于不均衡数据的处理(Cost sensitive naive Bayes two classification for unbalanced data processing)