歐氏距離分類器

歐氏距離分類器是貝葉斯分類器的退化版本，在樣本滿足一定條件下成立。

**如下:

function cls = mahalanobisclassifier(varargin)

[x,m,sigma] = parseinputs(varargin);		%分析輸入的變數
dis = zeros(size(m,1),1);				%歐氏距離
cls = zeros(size(x,1),1);				%每個樣本所屬的類別
for i = 1:size(x,1)					%進行分類
for j = 1:size(m,1)
dis(j) = (x(i,:)-m(j,:))/sigma*(x(i,:)-m(j,:))';
end[~,cls(i)] = min(dis);
endfunction [x,m,sigma] = parseinputs(varargin)	%用於分析輸入的變數的函式
narginchk(2,inf)
validateattributes(varargin,,)
x = varargin;
if nargin == 2
validateattributes(varargin,,)
m = varargin;
sigma = eye(size(m,1));
elseif nargin == 3
validateattributes(varargin,,)
validateattributes(varargin,,,1),'ncols',size(varargin,1)})
assert(logical(prod(varargin==varargin')))
m = varargin;
sigma = varargin;
else
n = length(varargin);
m = zeros(n-2,size(x,2));
for k = 2:n-1
validateattributes(varargin,,)
m(k-1,:) = varargin;
endvalidateattributes(varargin,,)
assert(logical(prod(prod(varargin==varargin'))))
sigma = varargin;
endend

簡單歐氏距離分類器

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