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一 详述基于最小风险的的贝叶斯决策方法的基本原理及算法步骤. 二 详述非参数估计中的Kn一近邻估计法,并以其估计类条件概率密度P(X/Ws) (类概率密度P(Ws)=1/c ). 三 利用所估计的P(X/Ws),设计基于最小风险的贝叶斯决策方法的分类器. 四 编写相关的MATLAB仿真程序 五 仿真 1 样本类数大于2,样本特征向量维数等于2; 2 估计时各类样本书大于150个; 3 分类仿真样本数每类大于20个; 4 给出分类结果及其与真实值的对比分析. 要求: . 1.所有叙述及实例(仿真)若可图示,必须画出图形; 2.附MATLAB原程序,并提供程序电子版,以便检查程序的运行效果 3.MATLAB原程序包括以下几部分: 注释 1 程序名(主程序名一律为Main); 2 程序功能说明; 3 输入输出变量名及其格式和意义; 4 若引用了自编的子程序(函数),还须说明该子程序名及其功能. 程序体 程序中每一功能块必须注释说明 关键命令行也必须注释说明 我的邮箱[email protected] 谢谢!!! |
不认同直接索取程序的行为
可以互相探讨 |
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