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来自「这是一个模式识别中的最近邻分类算法的一个简单仿真分类实例」· M 代码 · 共 78 行

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%PCA判决法,这个是把样本放在一起计算其协方差矩阵，然后求特征向量，最大特征值所对应的特征向量是投影的方向,最近邻法判决分类
M = load('E:\研究生课程\模式识别课程\homework1_1007\FEMALE.TXT');
N = load('E:\研究生课程\模式识别课程\homework1_1007\MALE.TXT');
MIX=[M;N];
m=mean(MIX);
s=cov(MIX);
MIX=MIX';
m=m';
s=s';
[A,U]=eig(s)% A是特征向量U是特征值对角阵

p1=A(:,1);
p2=A(:,2);
w=p2;
M=M';
N=N';
 

%把test1.txt的值读出来，放如数组[a1,a2,a3]中进行测试
[a1,a2,a3]=textread('E:\研究生课程\模式识别课程\homework1_1007\test1.TXT','%d %d %c',35);
 right=0;
 wrong=0;
 a=[a1,a2];
 a=a';
%把样本数据转到w方向上，二维变成一维
for i=1:100
    yangben(i)=w'*MIX(:,i);
end
for i=1:35
    a_w(i)=w'*a(:,i) ;
end

for i=1:35
    for j=1:100
        cha(j)=norm(a_w(i)-yangben(j));
    end
    [y,I]=min(cha);
 
    if(I==50|I<50)
       result='f';
       plot(a(1,i),a(2,i),'r*');
       hold on;
    end;
    if(I>50)
        result='m';
        plot(a(1,i),a(2,i),'b+');
        hold on;
     end
     
    if(strcmp(a3(i,1),result)==1)
     right=right+1;
    elseif(strcmp(a3(i,1),result)==0)
     wrong=wrong+1;
    end
end
 xlabel('测试样本身高值');
 ylabel('测试样本体重值');
 title('最邻近法的分类结果,红色*表示被分为女生点,蓝色+表示被分为男生的点');
 
right
wrong