68 lines
1.9 KiB
Mathematica
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Mathematica
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%--------------------------------------------------------------------------
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% ENSEEIHT - 1SN - Analyse de données
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% TP3 - Classification bayésienne
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% exercice_1.m
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%--------------------------------------------------------------------------
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clear
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close all
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clc
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% Chargement des données
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load donnees
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%% Calcul des vecteurs de moyenne des images de fleurs
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% Couleur moyenne de chaque image de pensée (fonction moyenne à coder)
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X_pensees = single(zeros(nb_images_pensees,2));
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for i = 1:nb_images_pensees
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im = eval(['pe' num2str(i)]);
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X_pensees(i,:) = moyenne(im);
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end
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% Couleur moyenne de chaque image d'oeillet (fonction moyenne à coder)
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X_oeillets = single(zeros(nb_images_oeillets,2));
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for i = 1:nb_images_oeillets
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im = eval(['oe' num2str(i)]);
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X_oeillets(i,:) = moyenne(im);
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end
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% Couleur moyenne de chaque image de chrysanthème (fonction moyenne à coder)
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X_chrysanthemes = single(zeros(nb_images_chrysanthemes,2));
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for i = 1:nb_images_chrysanthemes
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im = eval(['ch' num2str(i)]);
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X_chrysanthemes(i,:) = moyenne(im);
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end
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%% Affichage des couleurs moyennes des images de fleurs
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% Vecteur r et v pour les axes
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pas = 0.0025;
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r = 0.35:pas:0.60;
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v = 0.2:pas:0.45;
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nb_r = length(r);
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nb_v = length(v);
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figure('Name','Couleurs moyennes des images',...
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'Position',[0.1*L,0.1*H,0.5*L,0.8*H])
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hold on
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plot(X_pensees(:,1),X_pensees(:,2),'r*','MarkerSize',10,'LineWidth',2)
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plot(X_oeillets(:,1),X_oeillets(:,2),'go','MarkerSize',10,'LineWidth',2)
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plot(X_chrysanthemes(:,1),X_chrysanthemes(:,2),'b+','MarkerSize',10,'LineWidth',2)
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grid on
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axis equal ij
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axis([r(1) r(end) v(1) v(end)])
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hx = xlabel('$\bar{r}$','FontSize',20);
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set(hx,'Interpreter','Latex')
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hy = ylabel('$\bar{v}$','FontSize',20);
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set(hy,'Interpreter','Latex')
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legend('Pensées','Oeillets','Chrysanthèmes','Location','Best')
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view(-90,90)
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title('Couleurs moyennes des images','FontSize',20)
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clear ch* hx hy i* oe* pas pe*
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save resultats_ex1
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