新建 文本文档1.txt

详细讲解了模式识别的算法理论

load d:\exercise\iris\train.txt;
load d:\exercise\iris\test.txt;
a=train(:,1:4);
b=test(:,1:4);
a1=diag((a-ones(75,1)*mean(a(1:25,:)))*inv(cov(a(1:25,:)))*(a-ones(75,1)*mean(a(1:25,:)))');
a1(:,2:2)=diag((a-ones(75,1)*mean(a(26:50,:)))*inv(cov(a(26:50,:)))*(a-ones(75,1)*mean(a(26:50,:)))');
a1(:,3:3)=diag((a-ones(75,1)*mean(a(51:75,:)))*inv(cov(a(51:75,:)))*(a-ones(75,1)*mean(a(51:75,:)))');
a2=exp(-a1/2);
a2(:,1:1)=a2(:,1:1)/((2*pi)*(2*pi)*sqrt(det(cov(a(1:25,:)))));
a2(:,2:2)=a2(:,2:2)/((2*pi)*(2*pi)*sqrt(det(cov(a(26:50,:)))));
a2(:,3:3)=a2(:,3:3)/((2*pi)*(2*pi)*sqrt(det(cov(a(51:75,:)))));
?a2

a2 =

   15.6298    0.0000    0.0000
    2.5483    0.0000    0.0000
   10.9121    0.0000    0.0000
    9.4889    0.0000    0.0000
   11.6362    0.0000    0.0000
    4.2180    0.0000    0.0000
    4.7205    0.0000    0.0000
   16.5459    0.0000    0.0000
    4.2469    0.0000    0.0000
    4.6323    0.0000    0.0000
    7.4942    0.0000    0.0000
    6.1026    0.0000    0.0000
    4.2909    0.0000    0.0000
    1.4570    0.0000    0.0000
    0.2129    0.0000    0.0000
    0.7429    0.0000    0.0000
    2.2614    0.0000    0.0000
   12.9704    0.0000    0.0000
    2.9888    0.0000    0.0000
    8.1062    0.0000    0.0000
    2.4612    0.0000    0.0000
    5.7617    0.0000    0.0000
    0.4246    0.0000    0.0000
    0.0481    0.0000    0.0000
    0.1255    0.0000    0.0000
    0.0000    0.5364    0.0000
    0.0000    1.9045    0.0000
    0.0000    1.1997    0.0001
    0.0000    1.1502    0.0015
    0.0000    1.7614    0.0004
    0.0000    0.7792    0.0022
    0.0000    1.2445    0.0011
    0.0000    0.2584    0.0000
    0.0000    1.7653    0.0000
    0.0000    0.7626    0.0028
    0.0000    0.2930    0.0000
    0.0000    1.6876    0.0004
    0.0000    0.3991    0.0000
    0.0000    1.7362    0.0052
    0.0000    0.2491    0.0000
    0.0000    0.8343    0.0000
    0.0000    0.6535    0.0084
    0.0000    0.3568    0.0000
    0.0000    0.0334    0.0009
    0.0000    2.1750    0.0000
    0.0000    0.1283    0.1024
    0.0000    1.6415    0.0000
    0.0000    0.2784    0.0703
    0.0000    0.2401    0.0004
    0.0000    2.2941    0.0000
    0.0000    0.0000    0.0394
    0.0000    0.0012    1.1992
    0.0000    0.0001    1.3755
    0.0000    0.0012    0.5093
    0.0000    0.0000    1.4682
    0.0000    0.0000    0.7065
    0.0000    0.0010    0.0580
    0.0000    0.0000    0.4286
    0.0000    0.0000    0.7966
    0.0000    0.0000    0.2906
    0.0000    0.0148    0.2548
    0.0000    0.0027    1.4567
    0.0000    0.0004    0.8209
    0.0000    0.0000    0.6511
    0.0000    0.0000    0.1108
    0.0000    0.0000    0.6338
    0.0000    0.0171    0.8253
    0.0000    0.0000    0.0272
    0.0000    0.0000    0.0144
    0.0000    0.0057    0.1672
    0.0000    0.0000    0.7681
    0.0000    0.0003    0.9114
    0.0000    0.0000    0.3013
    0.0000    0.0394    0.2300
    0.0000    0.0010    1.1432

?
b1=diag((b-ones(75,1)*mean(a(1:25,:)))*inv(cov(a(1:25,:)))*(b-ones(75,1)*mean(a(1:25,:)))');
b1(:,2:2)=diag((b-ones(75,1)*mean(a(26:50,:)))*inv(cov(a(26:50,:)))*(b-ones(75,1)*mean(a(26:50,:)))');
b1(:,3:3)=diag((b-ones(75,1)*mean(a(51:75,:)))*inv(cov(a(51:75,:)))*(b-ones(75,1)*mean(a(51:75,:)))');
b2=exp(-b1/2);
b2(:,1:1)=b2(:,1:1)/((2*pi)*(2*pi)*sqrt(det(cov(a(1:25,:)))));
b2(:,2:2)=b2(:,2:2)/((2*pi)*(2*pi)*sqrt(det(cov(a(26:50,:)))));
b2(:,3:3)=b2(:,3:3)/((2*pi)*(2*pi)*sqrt(det(cov(a(51:75,:)))));

b2

b2 =

    2.1389    0.0000    0.0000
    2.9367    0.0000    0.0000
   13.2024    0.0000    0.0000
    8.7521    0.0000    0.0000
    7.8305    0.0000    0.0000
    8.3579    0.0000    0.0000
    0.2340    0.0000    0.0000
    0.0036    0.0000    0.0000
    0.3230    0.0000    0.0000
    4.6323    0.0000    0.0000
    1.7610    0.0000    0.0000
    0.7824    0.0000    0.0000
    4.6323    0.0000    0.0000
    4.6392    0.0000    0.0000
   14.7704    0.0000    0.0000
    9.1711    0.0000    0.0000
    0.0000    0.0000    0.0000
    4.0869    0.0000    0.0000
    0.0037    0.0000    0.0000
    0.2313    0.0000    0.0000
    0.9785    0.0000    0.0000
    1.3524    0.0000    0.0000
   10.9982    0.0000    0.0000
    8.8849    0.0000    0.0000
   13.3270    0.0000    0.0000
    0.0000    1.4324    0.0000
    0.0000    1.0301    0.0001
    0.0000    0.5964    0.0168
    0.0000    3.0454    0.0077
    0.0000    0.2939    0.0000
    0.0000    1.9205    0.0000
    0.0000    1.0726    0.0000
    0.0000    2.4763    0.0000
    0.0000    0.0564    0.3569
    0.0000    0.1785    0.0049
    0.0000    0.4112    0.0003
    0.0000    1.8853    0.0001
    0.0000    0.4330    0.0001
    0.0000    1.2075    0.0001
    0.0000    2.4358    0.0012
    0.0000    0.3246    0.0015
    0.0000    2.3052    0.0013
    0.0000    3.3088    0.0000
    0.0000    0.3283    0.0000
    0.0000    2.8360    0.0015
    0.0000    0.5741    0.0000
    0.0000    2.2986    0.0002
    0.0000    3.4096    0.0000
    0.0000    0.0131    0.0000
    0.0000    3.3362    0.0002
    0.0000    0.0010    0.2338
    0.0000    0.0815    0.2095
    0.0000    0.1765    0.3969
    0.0000    0.0000    1.8708
    0.0000    0.0026    0.0583
    0.0000    0.0000    0.5099
    0.0000    0.0001    0.0052
    0.0000    0.0000    1.2239
    0.0000    0.2368    0.0890
    0.0000    0.0000    0.0029
    0.0000    0.0000    0.0177
    0.0000    0.0000    0.3596
    0.0000    0.0132    0.3886
    0.0000    0.1623    0.3213
    0.0000    0.0007    0.2150
    0.0000    0.0000    0.4005
    0.0000    0.0000    0.0009
    0.0000    0.0012    1.1992
    0.0000    0.0000    1.4643
    0.0000    0.0000    0.3437
    0.0000    0.0000    0.0259
    0.0000    0.0005    0.1867
    0.0000    0.0055    0.7302
    0.0000    0.0000    0.4384
    0.0000    0.0283    0.3892