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搜索资源 - minimum risk classifier
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模式识别一份很好的作业,包括线性分类器；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,支持向量机-a very good operation, including linear classification; Minimum risk Bayesian classifier; Supervised learning method Hierarchical clustering analysis; K-L transform effective features, supp
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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
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自己做的贝叶斯分类器，包括基本贝叶斯，最小风险贝叶斯以及Neyman-Pearson决策-Do bayes classifier, including basic bayesian, the minimum risk bayesian and Neyman-Pearson decisions
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最小错误率和最小风险贝叶斯分类器，附带示例数据-Minimum error rate and minimum risk Bayes classifier, with sample data
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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
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两类二维相关正态分布条件下的最小错误率贝叶斯分类器，基于最小风险的贝叶斯分类器，Parzen窗法非参数估计分类器程序，Fisher线性判别法分类器程序。-Under normal conditions two types of two-dimensional correlation of minimum error rate of Bayesian classifier, the minimum risk-based Bayesian classifier, Parzen window meth
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传统贝叶斯分类器，最小错误率贝叶斯分类器、最小风险贝叶斯分类器-Traditional Bayesian classifier, the minimum error rate classifier, minimum risk Bayes classifier
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利用贝叶斯实现的分类器小程序，显示出按照最小风险和最小误差分类的结果-Bayesian classifier implemented using a small program to show in accordance with the minimum risk and minimum error classification results
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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
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这是用身高体重数据进行性别分类的实验。
用最小错误率贝叶斯分类器决策时，首先通过比较概率大小判断一个体重身高二维向量代表的人是男是女，然后再逐一与已知性别的数据比较，就可以得到错误率的统计。然后改变先验概率，重复上面的过程，观察数据结果的变化。
用最小风险贝叶斯分类器决策时，首先求出用最小错误率贝叶斯分类器得到的条件概率；然后根据人为给定的决策表，根据公式算出条件风险；然后逐一比较条件风险，找出使条件风险最小的决策（也就是分类）。最后用分类得到的结果逐一比较已经知道的原始数据，统计处错误
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基于最小错误概率和最小风险的贝叶斯分类器-Based on the minimum probability of error and minimum- risk Bayesian classifier
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基于正态分布下的最小风险Bayes分类器-Minimum risk Bayes classifier based on normal distribution
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最小风险贝叶斯决策 模式识别 贝叶斯分类器设计-Minimum risk Bayesian decision pattern recognition Bayesian classifier design
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本程序主要实现了基于贝叶斯分类的手写数字识别。
1、主程序为recognition.m，运行程序只需打开recognition.m文件运行即可
2、byes算法程序分别在bayes_erzhi.m文件、bayes_leasterror.m文件和bayesleastrisk.m文件中，分别对应着基于二值数据的bayes法的算法和基于最小错误的bayes法的算法和基于最小风险的贝叶斯分类器。
-The program achieved a handwritten numeral reco
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贝叶斯最小风险分类器 水处理数据matlab-Minimum risk classifier
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设计程序，完成基于最小风险的贝叶斯分类器，画出相应的后验概率的分布曲线和分类结果。-Design process, complete the minimum risk-based Bayesian classifier, drawn profiles and classification results corresponding posterior probability.
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其中贝叶斯分类包括最小错误率和最小风险两种
新手看看吧。也不错的-Bayesian classifier which comprises a minimum error rate and minimum risk two kinds novice to see it. Not bad
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实现贝叶斯分类器，按最大概率和最小风险的分类决策-Implement Bayesian classifier, according to the maximum and minimum risk probability of classification decisions
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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
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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。(The rate neural network, first proposed in 1989, is a branch of the RBF network and is one of the fe
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