贝叶斯分类器是一种最优分类器
贝叶斯分类器是一种最优分类器,它假设基于可获得的信息可以建立类别的概率密度函数,然后基于最小错误率分类准则进行分类。一般假设概率密度函数是正态分布,因为正态分布数学基础较好。问题就转化为正态分布参数的...
贝叶斯分类器是一种最优分类器,它假设基于可获得的信息可以建立类别的概率密度函数,然后基于最小错误率分类准则进行分类。一般假设概率密度函数是正态分布,因为正态分布数学基础较好。问题就转化为正态分布参数的...
基于AR模型的现代谱估计,分别实现自相关法,协方差法,Burg法,对比分析性能,及与经典谱估计的比较...
含有噪声的余弦序列,分别采用周‘期图法’与‘改进协方差法’估计序的功率谱...
classify using Bayes method. 使用Bayes方法进行两类分类,包括协方差相等和不等两种情况,非常适合初学者的程序。...
计算多维正态分布的概率密度值,给出均值和方差矩阵...
功率谱估计程序,选用一电力系统谐波信号为输入。其中包括有:burge算法,esprit算法,music算法,mvdr算法,pisarenko算法,prony算法,修正协方差算法,自相关算法。这些程序均...
这是一个基于matlab的图像匹配算法,通过先后两帧中相同的部位,在前一帧中搜索协方差最大的匹配点。...
基于GM算法和QR分解实现的稳健奇异值分解算法,通过该算法可以获取一个数居阵的稳健方差-协方差阵。在该稳健方差-协方差阵上可以进行诸如,稳健主成份分解、稳健聚类、稳健因子分析等操作。...
随机信号分析,包括随机信号的数字特征,相关函数和协方差,带图形显示。...
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...