费舍尔判别法与贝叶斯判别法案例实现

初学MATLAB的我尝试实现了费舍尔判别算法，并分享了代码。这是一个免费下载的资源，希望能激发更多交流和学习。

假设我们有 k 个总体，分别记为 $G_1, G_2,..., G_k$，每个总体都有其对应的概率密度函数 $f_1(x), f_2(x), ..., f_k(x)$，以及先验概率 $p_1, p_2, ..., p_k$。 对于一个新样本 x，我们想要判断它属于哪个总体。根据贝叶斯定理，我们可以计算后验概率： $$P(G_i|x) = frac{p_i f_i(x)}{sum_{j=1}^{k} p_j f_j(x)}, i = 1,2,...,k$$ 其中： $P(G_i|x)$ 表示给定样本 x 的情况下，样本属于总体 $G_i$ 的概率。 $f_i(x)$ 表示样本 x 在总体

MATLAB中贝叶斯判别分析的详细实现，包括原理介绍和代码示例。

费歇尔判别法的核心思想是通过将多维数据投影至特定方向，以尽可能地区分不同总体。这种投影利用方差分析构建一个或多个超平面，以最大化组间差异并最小化组内差异。判别函数通过将待分类样本映射至这些超平面，计算出判别函数值y1、y2和y，然后通过加权平均值y0进行分类决策。

提供了一个Matlab程序示例，用于实现总体为正态分布、损失矩阵为0和1的贝叶斯判别分析。该程序展示了如何在Matlab环境中进行贝叶斯盘判别分析，适用于处理分类问题和数据模式识别。用户可以根据需要调整参数和输入数据，以满足不同实验条件下的分析需求。

朴素贝叶斯算法案例：生日月份预测 为了阐释朴素贝叶斯算法的应用，我们以生日月份预测为例进行说明。 假设我们分别从北半球和南半球收集了100个人的生日月份数据。 北半球样本： 1月到12月出生人数分布：3, 4, 5, 7, 10, 13, 14, 15, 12, 8, 5, 4 对应月份出生率：0.03, 0.04, 0.05, 0.07, 0.10, 0.13, 0.14, 0.15, 0.12, 0.08, 0.05, 0.04 南半球样本： 1月到12月出生人数分布：15, 12, 9, 6, 4, 3, 4, 5, 7, 9, 12, 14 对应月份出生率：0.15, 0.12,

贝叶斯公式描述了事件在已知条件下发生的概率。朴素贝叶斯是一种机器学习算法，它假设特征在给定类的情况下相互独立。

判别分析是一种统计分析方法，用于根据一组特征值识别不同类型的数据。它涉及使用判别函数来确定数据点属于哪一类。MATLAB提供了对判别分析的全面实现，使其能够轻松应用于各种分类任务。

颜色分类leetcode #自述文件 此代码实现了BOA论文中描述的贝叶斯or-of-and算法。我们将tictactoe数据集包含在此代码要使用的正确格式中。此代码需要外部频繁项集挖掘包“PyFIM”，可用于具有二元特征的二元分类（尽管可以很容易地扩展到多类）。 引文 Wang, T.、Rudin, C.、Doshi-Velez, F.、Liu, Y.、Klampfl, E.和MacNeille, P.（2017年）。用于学习可解释分类规则集的贝叶斯框架。机器学习研究杂志，18(1)，2357-2393。 Wang, T.、Rudin, C.、Velez-Doshi, F.、Liu, Y.、