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MATLAB代做|最小风险贝叶斯分类器

load vehicle; 
load background; 
for j=1:10 
k_s=1; 
k_d=252; 
vec_tr(250,252)=0; 
vec_test(250,252)=0; 
[vec_tr,vec_test]=randQ(vehicle); 
randQ(background); 
bg_tr(250,252)=0; 
bg_test(250,252)=0; 
[bg_tr,bg_test]=randQ(background); 
M_vec=vec_tr(1,k_s:k_d); 
for i=2:250 
M_vec=M_vec+(vec_tr(i,k_s:k_d)); 
end 
M_vec=M_vec/250; 
M_bg=bg_tr(1,k_s:k_d); 
for i=2:250 
M_bg=M_bg+(bg_tr(i,k_s:k_d)); 
end 
M_bg=M_bg/250; 
d_vec=(M_vec*M_vec')/2; 
d_bg=(M_bg*M_bg')/2; 
flag_vec(250)=0; 
flag_bg(250)=0; 
dk_vec=0; 
dk_bg=0; 
for i=1:250 
    dk_vec=vec_test(i,k_s:k_d)*M_vec'-d_vec; 
    dk_bg=vec_test(i,k_s:k_d)*M_bg'-d_bg; 
    if(dk_vec>=dk_bg) 
        flag_vec(i)=1; 
    else flag_vec(i)=0; 
    end 
end 
s1_vec=sum(flag_vec); 
for i=1:250 
    dk_vec=bg_test(i,k_s:k_d)*M_vec'-d_vec; 
    dk_bg=bg_test(i,k_s:k_d)*M_bg'-d_bg; 
    if(dk_bg>=dk_vec) 
        flag_bg(i)=1; 
    else flag_bg(i)=0; 
    end 
end 
s1_bg=sum(flag_bg); 
err_vg(j)=(250-s1_vec)/250; 
err_gv(j)=(250-s1_bg)/250; 
end 
err_VG=0;err_GV=0; 
for i=1:10 
    err_VG=err_VG+err_vg(i); 
    err_GV=err_GV+err_gv(i); 
end 
err_VG=err_VG/10 

err_GV=err_GV/10 

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