matlab-模式识别-非参数判别分类法--------两分法

最新推荐文章于 2024-07-05 21:05:16 发布

桌面永远乱兮兮的LS

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40516725/article/details/80359862

本文通过Matlab代码展示了如何生成二维随机点并依据特定条件进行分类。首先，生成了100个位于(-5,5)区间内的随机点，并绘制了这些点的分布图。随后，定义了几条分类直线并通过比较点与直线的位置关系将随机点分为三类及不可识别类别(IR区)，最后用不同符号展示了各类别的点。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

先来个例子：clear;
clc;
a=10;
b=10;
n=100;
cxd1=a*rand(n,1)-5;
cxd2=b*rand(n,1)-5;
cxd=[cxd1 cxd2];
figure(1);
plot(cxd1,cxd2,'o');
title('随机生成的模式点图');
d12=-2.*cxd1-3.*cxd2-3;
d13=-10.*cxd1-cxd2-1;
d23=-cxd1+cxd2-1;
w1=[];w2=[];w3=[];wir=[];
for i=1:1:length(cxd)
    if(d12(i)>0&d13(i)>0)
        w1=[w1;cxd(i,:)];
    else if(d12(i)<0&d23(i)>0)
            w2=[w2;cxd(i,:)];
        else if (d13(i)<0&d23(i)<0)
                w3=[w3;cxd(i,:)];
            else
                wir=[wir;cxd(i,:)];
            end
        end
    end
end
figure(2);
x=-5:1:5;
y1=-(2/3).*x-1;
y2=-10.*x-1;
y3=x+1;
plot(x,y1,'r');hold on
plot(x,y2,'b');
plot(x,y3,'g');
axis([-5 5 -5 5]);
xlabel('x1');ylabel('x2');title('分类结果图');
if(~isempty(w1))
    plot(w1(:,1),w1(:,2),'o');
end
if(~isempty(w2))
    plot(w2(:,1),w2(:,2),'*');
end
if(~isempty(w3))
    plot(w3(:,1),w3(:,2),'^');

legend('d12(x)=0','d13(x)=0','d23(x)=0','w1','w2','w3');
end
if(isempty(wir))
    plot(wir(:,1),wir(:,2),'.');
   legend('d12(x)=0','d13(x)=0','d23(x)=0','w1 类','w2 类','w3 类','IR 区');

end