。 目前了解到的MATLAB中分類器有：K近鄰分類器，隨機森林分類器，朴素貝葉斯，集成學習方法，鑒別分析 ...

Matlab中常用的分類器有隨機森林分類器、支持向量機（SVM）、K近鄰分類器、朴素貝葉斯、集成學習方法和鑒別分析分類器等。各分類器的相關Matlab函數使用方法如下：首先對以下介紹中所用到的一些變量做統一的說明： train_data——訓練樣本，矩陣的每一行數據構成一個樣本，每列表示一種 ...

線性分類器： 首先給出一個非常非常簡單的分類問題（線性可分），我們要用一條直線，將下圖中黑色的點和白色的點分開，很顯然，圖上的這條直線就是我們要求的直線之一（可以有無數條這樣的直線） 假如說，我們令黑色的點 = -1， 白色的點 = +1，直線f(x) = w.x + b ...

當我們照常使用分類器函數svmclassify時，2018版的matlab會報出以下錯誤： 解決辦法： 1，下載libsvm（一般下載最新版本就ok了）包，並將其添加至matlab的toolbox文件里。 　　並打開matlab編輯器，主頁 / 設置路徑 / 添加並包含子文件夾 ...

一、問題引入： 設有A，B，C三種花，且它們在自然界的數量都相同，即在這三類中任意取一花，P(A)=P(B)=P(C)=1/3。現有一枝花，問它屬於哪一類，則在沒有任何提示的情況下，可以得知，它是A（或B或C）的可能性一樣。 但，若此時用它們花萼的長度，花萼的寬度，花瓣的長度，花瓣的寬度 ...

一、通俗的解釋： 問題提出：還是以iris的數據為例，有A、B、C三種花，每一類的特征都用4維特征向量表示。現在已知一個特征向量，要求對應的類別，而我們人可以直接通過眼睛看而作出分類的是在一維二維三維空間，而不適應這樣的四維數據。 啟示：假設有這樣的一個方向向量，其與特征向量進行內積運算 ...

參考： 1.http://read.pudn.com/downloads102/ebook/420359/chapter%203/3.doc ...

實驗名稱：貝葉斯分類器 一、實驗目的和要求 目的： 掌握利用貝葉斯公式進行設計分類器的方法。 要求： 分別做出協方差相同和不同兩種情況下的判別分類邊界。 二、實驗環境、內容和方法 環境：windows 7，matlab R2010a 內容：根據貝葉斯公式，給出在類 ...