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模式識別課程論文-模式識別中基于概率統計的bayes算法分析-資料下載頁

2026-05-27 08:06本頁面

　　

【正文】 al=0。 for(i=0。i10。i++) total+=patern[i].number。 Pw=(double)num/(double)total。 /********************** * *Functions:求 S的逆矩陣 * ***********************/ // for(i=0。i25。i++) for(j=0。j25。j++) S_[i][j]=S[i][j]。 double(*p)[25]=S_。 brinv(*p,25)。 /********************** * *Functions:求 S的行列式 * ***********************/ double (*pp)[25]=S。 double DetS。 DetS=bsdet(*pp,25)。 /********************** * *Functions:求判別函數 * ***********************/ for(i=0。i25。i++) X[i]=testsample[i]?:。 for(i=0。i25。i++) X[i]=Xmeans[i]。 double t[25]。 for(i=0。i25。i++) t[i]=0。 brmul(X,S_,25,t)。 double t1=brmul(t,X,25)。//矩陣 A與矩陣 B的乘積矩陣 C=AB double t2=log(Pw)。 double t3=log(DetS+1)。 hx[n]=t1/2+t2t3/2。 } /********************** * *Functions:判別函數的最大值 * ***********************/ double maxval=hx[0]。 int number=0。 for(n=1。n10。n++) { if(hx[n]maxval) { maxval=hx[n]。 number=n。 } } return number。 }

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