在MATLAB中，洋红色代码代表Minimum Error Rate Classifier，即最小错误率分类器

matlab中洋红色代码设计最小错误率分类器 作者： 奈穆尔·哈克 F 1 目标 本实验的目的是使用高斯分布建模的后验概率对一些样本点进行分类，以计算似然概率。 这种分类器的目的是在分类过程中最小化错误率。 因此，该分类器基于最后验概率做出决定，因此根据贝叶斯理论，该分类器也称为具有最小误差的贝叶斯分类器。 2 介绍 最小错误率分类器是一个分类器，其目标是最小化错误率。 我们有六个需要分类的样本数据。 样本的似然概率由正态分布或高斯分布给出。 任何正态分布都可以用两个参数表示 - sigma(σ) 和 mean(μ)。 Baysian Classifer: if p 1 (x)> p 2 (x) then x∈ω 1 else x∈ω 2 end if wherex∈ω 1 andx∈ω 2 似然概率是这里的高斯分布，可以写成： P(x) =σ√^12 πe−(x−μ) (^2) / 2 σ 2 将这个公式扩展到多维问题： P(x) =^1 (2π)d^2 Σ^12 e − 1 2 (x−μ)tΣ (^12) (x−μ) wheredis 维数。 3 实验设计与实现 MENTATION