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天津理工大学辨识技术实验一 - 最小错误率贝叶斯决策分类（含源代码）

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简介：
本实验为天津理工大学辨识技术课程的一部分，主要内容是通过最小错误率贝叶斯决策理论进行模式分类，并提供配套的源代码供学生实践学习。 实验目的：理解贝叶斯最小错误率分类器的原理，并根据实际问题设计并实现一个最小错误率贝叶斯分类器。 实验内容：对UCI数据库中的Iris数据集，利用贝叶斯分类器进行分类。

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  • 天津理工大学辨识技术实验一 - 最小错误率贝叶斯决策分类（含源代码）
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    本实验为天津理工大学辨识技术课程的一部分，主要内容是通过最小错误率贝叶斯决策理论进行模式分类，并提供配套的源代码供学生实践学习。 实验目的：理解贝叶斯最小错误率分类器的原理，并根据实际问题设计并实现一个最小错误率贝叶斯分类器。 实验内容：对UCI数据库中的Iris数据集，利用贝叶斯分类器进行分类。
     
  • 基于MATLAB的最小错误率贝叶斯决策代码
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    本代码利用MATLAB实现最小错误率贝叶斯决策算法，适用于模式识别与统计分类问题，为研究者提供高效的数据分析工具。 自己编写的基于最小错误率的贝叶斯决策方法非常实用。
     
  • 基于贝叶斯最小错误率决策的分类方法（Python）
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    本研究探讨了基于贝叶斯理论的最小错误率决策准则在数据分类中的应用，并提供了Python实现代码。 假定某个局部区域细胞识别中正常P(w1)和异常P（w2）两类先验概率分别为P(w1)=0.9, P(w2)=0.1。现有一系列待观察的细胞，其观察值为：-2.67 -3.55 -1.24 -0.98 -0.79 -2.85 -2.76 -3.73 -3.54 -2.27 -3.45 -3.08 -1.58 -1.49 -0.74 -0.42 -1.12 4.25 -3.99 2.88 -0.98 0.79 1.19 3.07。两类的类条件概率符合正态分布p(x|w1)=(-2,1.5), p(x|w2)=(2,2)。依据最小错误率的贝叶斯决策对观察的结果进行分类。
     
  • 基于MATLAB的最小错误率贝叶斯决策
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    本研究利用MATLAB平台，探讨并实现了一种基于最小错误率准则下的贝叶斯决策方法，旨在优化分类精度。 计算男女身高的强大Matlab编程实现，用于贝叶斯程序，在模式识别中有直接应用价值。此代码可以直接使用。
     
  • 天津理工大学辨识技术实验四 - 动态聚类（含源代码）
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    本课程为天津理工大学《模式辨识技术》系列实验之一，重点介绍动态聚类算法原理及其应用。内容涵盖理论讲解与实践操作，并提供完整源代码供学生学习研究。 实验目的：加深对非监督学习的理解与认识，并掌握动态聚类K-均值算法的应用。 实验内容： 1. 使用UCI数据库中的Iris数据集，应用基本的K-均值算法进行分类。 2. 对基本的K-均值算法进行改进，并将改进后的结果与原始方法的结果进行比较。
     
  • 基于最小错误率的贝叶斯决策方法
    优质
    本研究探讨了基于最小错误率的贝叶斯决策方法，通过概率模型优化分类决策，适用于模式识别和统计推断等领域。 最小错误率贝叶斯决策与最小风险贝叶斯决策是基于贝叶斯决策理论的方法，在统计模式识别领域具有重要地位。该方法不仅考虑了各类参考总体出现的概率大小，还兼顾了误判可能带来的损失程度，因此具备较强的判别能力。
     
  • 实验一：贝叶斯决策与最小风险决策.zip
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    本实验探讨贝叶斯决策理论及其在最小风险决策中的应用，通过实例分析如何利用先验概率和条件概率进行最优决策制定。 使用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为训练样本集来建立Bayes分类器，并用测试样本数据对该分类器进行性能评估。通过调整特征、分类器等方面的因素，考察这些变化对分类器性能的影响，从而加深对所学内容的理解和感性认识。
     
  • 天津理工大学辨识技术实验二 - 多元线性回归（含源代码）
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    本教程为《天津理工大学辨识技术实验》系列第二部分，专注于多元线性回归分析，并包含完整源代码供学习者实践操作。 实验目的：理解多元线性回归模型，并根据实际问题建立这样的模型。该实验包含以下步骤： 1. 制作自变量与各个因变量的散点图，以此来判断是否可以构建多元线性回归模型； 2. 构建多元线性回归模型； 3. 通过分析残差来识别数据中的异常值； 4. 对所建立的模型进行改进。 实验内容：下表展示了30个人的相关健康信息，包括血压、年龄、体重指数和吸烟习惯（用0表示不吸烟，1表示吸烟）。基于这些数据判断是否可以构建线性回归模型。如果可行，则需建立一个描述血压与年龄、体重指数及吸烟习惯之间关系的线性回归模型。
     
  • 简易的单一特征贝叶斯决策：最小错误与最小风险 MATLAB 代码
    优质
    本项目提供MATLAB实现的简易贝叶斯分类器代码，专注于单个特征下的两类问题，针对不同先验概率探讨最小化错误率和风险策略。 最简单的贝叶斯决策是基于已知的先验概率和类条件概率密度来进行分类的一种方法。通过利用一个特征进行分类，这种方法有助于理解贝叶斯决策的基本原理。这样的代码虽然不复杂，但对于掌握贝叶斯决策的概念非常有帮助。
     
  • 基于最小误判概率的判决规则——贝叶斯决策分类器
    优质
    简介：本文探讨了基于最小化错误判断几率的贝叶斯决策分类方法，深入分析其作为高效统计模式识别工具的应用价值。 最小误判概率准则下的判决规则为：如果条件满足，则判断结果为*；或者等价地，若另一特定条件下成立，则同样判定为*。