L-曲线MATLAB代码-PR_Assignment2：模式识别作业之贝叶斯分类器

简介：
这段MATLAB代码是为模式识别课程第二项作业设计的，专注于使用L-曲线方法优化正则化参数，并实现一个高效的贝叶斯分类器。 在PR_Assignment2（贝叶斯分类器）这项作业中，您需要为分配给您的组的数据集构建一个贝叶斯分类器。此任务的重点在于分析分类技术并熟悉机器学习中的数据处理方法，而不是追求高精度的分类结果。 具体来说： 1. 构建贝叶斯模型：使用指定案例数的数据集来建立贝叶斯模型。 2. 案例编号： - 1: 所有类别的贝叶斯分类器具有相同的协方差矩阵 - 2: 不同类别间协方差不同的贝叶斯分类器 - 3: 使用C=\sigma^2*I的朴素贝叶斯分类器 - 4: 对所有类使用相同C值的朴素贝叶斯分类器 - 5: 每个类别具有不同C值的朴素贝叶斯分类器 数据集详情：每个小组的数据集可以在提供的资源中找到，其中包括所需的样本数量。线性可分离数据包括每组给出的3类二维人工数据，文件格式为“groupNo_ls.txt”，每个类含有500个数据点（前500个属于第一类，接下来的是第二类）。