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使用matlab对基于最小错误率的Bayes分类器进行仿真，编写了相应的程序，分为协方差相等和不相等两种情况，最后画出了三类的分界线-Using matlab to the smallest error rate based on the Bayes classifier to carry out simulation, the preparation of the corresponding procedures, divided into equal covariance and unequ
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在具有模式的完整统计知识条件下，按照贝叶斯决策理论进行设计的一种最优分类器。分类器是对每一个输入模式赋予一个类别名称的软件或硬件装置，而贝叶斯分类器是各种分类器中分类错误概率最小或者在预先给定代价的情况下平均风险最小的分类器。-In a model under the condition of complete statistical knowledge, in accordance with the Bayesian decision theory to design an optimal c
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贝叶斯决策包含最小风险和最小错误概率两种情况的仿真-Bayesian decision-making included the minimum risk and minimum error probability of the two simulation
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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
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最小错误率贝叶斯决策方法的MATLAB程序(Bayesian decision making method with minimum error rate)
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假定某个局部区域细胞识别中正常w1和非正常w2
两类先验概率分别为：
正常状态：P(w1)=0.9 ；
异常状态：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
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