贝叶斯分类器[通俗易懂]

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实验名称：贝叶斯分类器

一、实验目的和要求

目的：

掌握利用贝叶斯公式进行设计分类器的方法。

要求：

分别做出协方差相同和不同两种情况下的判别分类边界。

二、实验环境、内容和方法

环境：windows 7，matlab R2010a

内容：根据贝叶斯公式，给出在类条件概率密度为正态分布时具体的判别函数表达式，用此判别函数设计分类器。数据随机生成，比如生成两类样本，每个样本有两个特征，每类有若干个（比如20个）样本点，假设每类样本点服从二维正态分布，随机生成具体数据，然后估计每类的均值与协方差，在两类协方差相同的情况下求出分类边界。先验概率自己给定，比如都为0.5。如果可能，画出在两类协方差不相同的情况下的分类边界。画出图形。

三、实验基本原理

条件概率：

表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为：。

贝叶斯定理之所以有用，是因为我们在生活中经常遇到这种情况：我们可以很容易直接得出P(A|B)，P(B|A)则很难直接得出，但我们更关心P(B|A)，贝叶斯定理就为我们打通从P(A|B)获得P(B|A)的道路。

下面不加证明地直接给出贝叶斯定理：

朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。朴素贝叶斯分类的正式定义如下：

1、设为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。

2、有类别集合。

3、计算。

4、如果，则。

那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率。我们可以这么做：

1、找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。

2、统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计。即。

3、如果各个特征属性是条件独立的，则根据贝叶斯定理有如下推导：

因为分母对于所有类别为常数，因为我们只要将分子最大化皆可。又因为各特征属性是条件独立的，所以有：

根据上述分析，朴素贝叶斯分类的流程可以由下图表示（暂时不考虑验证）：

对于具有多个特征参数的样本，其正态分布的概率密度函数可定义为

式中，是维行向量，是维行向量，是维协方差矩阵，是的逆矩阵，是的行列式。

由其判决规则，如果使对一切成立，则将归为类。

我们根据假设：类别，i=1,2,……,N的类条件概率密度函数，i=1,2,……,N服从正态分布，即有~，那么上式就可以写为

对上式右端取对数，可得

上式中的第二项与样本所属类别无关，将其从判别函数中消去，不会改变分类结果。则判别函数可简化为以下形式

四、实验过程描述

1．产生第一类数据：

x1是第一类数据，x2 是第二类数据，每一列代表一个样本（两个特征）

x1(1,:) = normrnd(14,4,1,20); x1(2,:) = normrnd(20,4,1,20);

x2(1,:) = normrnd(16,4,1,20); x2(2,:) = normrnd(10,4,1,20);

2．均值的估计为

协方差的估计为。

两类协方差相同的情况下的分类边界为：

，

两类协方差不相同的情况下的判别函数为：

五、实验结果

协方差相同的情况下，判别分类边界其实就是线性分类器产生的边界。在协方差不同的情况下的二次线性分类边界有时会出现奇怪的形状。

六、附录代码

：

%main.m

clear;clc;

randseed;

x1(1,:) = normrnd(12,4,1,20);%生成高斯分布的随机序列

x1(2,:) = normrnd(20,4,1,20);%均值，标准差，m×n随机向量

plot(x1(1,:),x1(2,:),’ro’,…

‘LineWidth’,1,…

‘MarkerEdgeColor’,’k’,…

‘MarkerFaceColor’,[1 0 0],…

‘MarkerSize’,7)

x2(1,:) = normrnd(18,4,1,20);

x2(2,:) = normrnd(10,4,1,20);

pw1=0.5;

pw2=0.5;

hold on; %新画图像之后不覆盖原图

plot(x2(1,:),x2(2,:),’bo’,…

‘LineWidth’,1,…

‘MarkerEdgeColor’,’k’,…

‘MarkerFaceColor’,[0 0 0.5],…

‘MarkerSize’,7)

u1 = sum(x1,2)/20;

u2 = sum(x2,2)/20;

x1count = size(x1,2);

x1t = x1-kron(u1,ones(1,x1count));

S1t = x1t * x1t’ / x1count;

x2count = size(x2,2);

x2t = x2-kron(u2,ones(1,x2count));

S2t = x2t * x2t’ / x2count;

St = (S1t+S2t)/2;

w = St^(-1) * (u1-u2);

% Y= inv(X) returns the inverse of the square matrix X矩阵求逆

x0 = (u1+u2)/2 – log(pw1/pw2)/((u1-u2)’*inv(St)*(u1-u2)) *(u1-u2);

k=-w(1)/w(2);

b = x0(2)-k*x0(1);

x=[5,23];

plot(x,k*x+b,’g-.’,’LineWidth’,3);

S1tinv = inv(S1t);

S2tinv = inv(S2t);

W1=-1/2 * S1tinv;

W2=-1/2 * S2tinv;

w1=S1tinv*u1;

w2=S2tinv*u2;

%d = det(X) returns the determinant of the square matrix X.矩阵行列式

w10=-1/2 * u1’*S1tinv*u1 – 1/2 *log(det(S1t)) + log(pw1);

w20=-1/2 * u2’*S2tinv*u2 – 1/2 *log(det(S2t)) + log(pw2);

t2=[]

for t1=1:23

%Solve system of nonlinear equations求解非线性方程组

tt2 = fsolve(‘bayesian_fun’,5,[],t1,W1,W2,w1,w2,w10,w20);

t2=[t2,tt2];

end

plot(1:23,t2,’b’,’LineWidth’,3);

% f=bayesian_fun.m

function f=bayesian_fun(t2,t1,W1,W2,w1,w2,w10,w20)

x=[t1,t2]’;

f=x’*W1*x+w1’*x+w10 – (x’*W2*x+w2’*x+w20);