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一、判别分析

判别分析是一种分类算法，属于有监督学习，在判别分析里面，最简单的是线性判别分析。

有这么一组数据，x1和x2，上图为x1和x2的分布，红色属于一类，蓝色属于一类，我们要找一个方法，将其分开，线性判别分析如下：

所有的点都可以在直线上做一个投影，通过投影间距离，来做判定标准，上图可以看出，红色投影在一边，蓝色在一边，如果分类分的特别好的话，我们就看他们的平均值，求红色点的平均数，再求蓝色点的平均数，如果两个点的平均数差的很远的话，就是说明分开的很好。还可以用另外一种线：

最后就是是想让平均值分的开一点，哪种分的开，那种就好一点。

寻求平均值的计算公式如下：

单纯看平均值来分析，还是有些缺点的。所以希望同时引入对集中程度的评价，相当于方差：

最终的评价指标为：

方差越集中越好，平均值差越大越好。通过这个标准，来寻找不同投影情况，来比较，选一个最好的。

判别分析在matlab的运用：

clear

load fisheriris

MdlLinear = fitcdiscr(meas,species);

meanmeas = mean(meas);    % 人为创建一个新的x值

meanclass = predict(MdlLinear,meanmeas)   %预测

% 二次

MdlQuadratic = fitcdiscr(meas,species,'DiscrimType','quadratic');

meanclass2 = predict(MdlQuadratic,meanmeas)

二、朴素贝叶斯

贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。这里就来介绍贝叶斯定理以及贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。

首先，了解一下贝叶斯定理：

例子：

一个班级有300个女生，200个男生

        P(女)=300/500=0.6

        P(男)=200/500=0.4

1%的学生不及格

        P(不及格)=0.01

不及格的学生中，男生占50%，女生占50%

        P(男|不及格)=0.5

        P(女|不及格)=0.5

求：一个男生不及格的概率是多少？

        P(不及格|男)=？

朴素贝叶斯算法即计算各种情况的概率，然后通过以下公式进行分类预测，，然后即可得到所需要的分类预测模型。

载入测试数据：

clear

load fisheriris

X = meas(:,1:2);

Y = species;

labels = unique(Y);

figure;

gscatter(X(:,1), X(:,2), species,'rgb','osd');

xlabel('Sepal length');

ylabel('Sepal width');

训练朴素贝叶斯分类器

mdl = fitcnb(X,Y);

测试数据

[xx1, xx2] = meshgrid(4:.01:8,2:.01:4.5);

XGrid = [xx1(:) xx2(:)];

预测

[predictedspecies,Posterior,~] = predict(mdl,XGrid);

sz = size(xx1);

s = max(Posterior,[],2);

结果绘图

figure

hold on

surf(xx1,xx2,reshape(Posterior(:,1),sz),'EdgeColor','none')

surf(xx1,xx2,reshape(Posterior(:,2),sz),'EdgeColor','none')

surf(xx1,xx2,reshape(Posterior(:,3),sz),'EdgeColor','none')

xlabel('Sepal length');

ylabel('Sepal width');

colorbar

view(2)

hold off

分别绘图

figure('Units','Normalized','Position',[0.25,0.55,0.4,0.35]);

hold on

surf(xx1,xx2,reshape(Posterior(:,1),sz),'FaceColor','red','EdgeColor','none')

surf(xx1,xx2,reshape(Posterior(:,2),sz),'FaceColor','blue','EdgeColor','none')

surf(xx1,xx2,reshape(Posterior(:,3),sz),'FaceColor','green','EdgeColor','none')

xlabel('Sepal length');

ylabel('Sepal width');

zlabel('Probability');

legend(labels)

title('Classification Probability')

alpha(0.2)

view(3)

hold off

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