将图像首先进行分割的matlab代码贝叶斯分类器图像日夜 阅读完整报告，或 朴素贝叶斯分类器构成基于贝叶斯定理的简单概率分类器。 这个定理表达了给定特征向量 x 的模式被分类到类 ωi 的可能性。 该相似性等于概率，它描述了向量 x 在 ωi 类中的分布，乘以属于 ωi 类的模式的概率，再除以定义 x 的概率函数的概率。 朴素贝叶斯分类器的算法试图识别模式的不同类别并将其与它所属的类别进行匹配。 最初，它获得一组称为可测量特征或参数的属性（让 x1、χ2、...、χM）。 鉴于这些，模式被分类为类（让 ω1, ω2, ..., ωM）。 请注意，该算法始终将其特征视为不相关，即使它们是相关的。 这就是被称为Naive的原因。 然而，朴素贝叶斯分类器在许多真正复杂的情况下仍然非常有效。 这个项目代表了模式识别的朴素贝叶斯分类器。 该代码是在 Matlab 上编写的，它对白天和黑夜的图像进行分类。 基本上，该算法读取 20 张白天图像和 20 张夜间图像。 它还计算每个图像的平均亮度和亮度的方差。 基于此，它通过以下方式将图像分类为“白天”或“夜晚”类： 显示图像频率 y 的正态分布，具有

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