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Mathematica
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% ENSEEIHT - 1SN - Analyse de données
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% TP3 - Classification bayésienne
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% exercice_3.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 de l'exercice 2
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load resultats_ex2
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%% Classifieur par maximum de vraisemblance
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% code_classe est la matrice contenant des 1 pour les chrysanthemes
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% 2 pour les oeillets
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% 3 pour les pensees
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% l'attribution de 1,2 ou 3 correspond au maximum des trois vraisemblances
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V_full = cat(3, V_chrysanthemes, V_oeillets, V_pensees);
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[~, code_classe] = max(V_full, [], 3);
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%% Affichage des classes
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figure('Name','Classification par maximum de vraisemblance',...
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'Position',[0.25*L,0.1*H,0.5*L,0.8*H])
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axis equal ij
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axis([r(1) r(end) v(1) v(end)]);
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hold on
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imagesc(r,v,code_classe)
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carte_couleurs = [.45 .45 .65 ; .45 .65 .45 ; .65 .45 .45];
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colormap(carte_couleurs)
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hx = xlabel('$\overline{r}$','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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view(-90,90)
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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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plot(X_pensees(:,1),X_pensees(:,2),'r*','MarkerSize',10,'LineWidth',2);
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%% Comptage des images correctement classées
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[V_c_c, ~] = vraisemblance(X_chrysanthemes(:,1), X_chrysanthemes(:,2), mu_chrysanthemes, Sigma_chrysanthemes, denominateur_classe_chrysanthemes);
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[V_c_o, ~] = vraisemblance(X_chrysanthemes(:,1), X_chrysanthemes(:,2), mu_oeillets, Sigma_oeillets, denominateur_classe_chrysanthemes);
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[V_c_p, ~] = vraisemblance(X_chrysanthemes(:,1), X_chrysanthemes(:,2), mu_pensees, Sigma_pensees, denominateur_classe_chrysanthemes);
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[V_o_c, ~] = vraisemblance(X_oeillets(:,1), X_oeillets(:,2), mu_chrysanthemes, Sigma_chrysanthemes, denominateur_classe_oeillets);
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[V_o_o, ~] = vraisemblance(X_oeillets(:,1), X_oeillets(:,2), mu_oeillets, Sigma_oeillets, denominateur_classe_oeillets);
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[V_o_p, ~] = vraisemblance(X_oeillets(:,1), X_oeillets(:,2), mu_pensees, Sigma_pensees, denominateur_classe_oeillets);
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[V_p_c, ~] = vraisemblance(X_pensees(:,1), X_pensees(:,2), mu_chrysanthemes, Sigma_chrysanthemes, denominateur_classe_pensees);
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[V_p_o, ~] = vraisemblance(X_pensees(:,1), X_pensees(:,2), mu_oeillets, Sigma_oeillets, denominateur_classe_pensees);
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[V_p_p, ~] = vraisemblance(X_pensees(:,1), X_pensees(:,2), mu_pensees, Sigma_pensees, denominateur_classe_pensees);
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nb_c = (V_c_c > V_c_o) & (V_c_c > V_c_p);
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nb_o = (V_o_o > V_o_c) & (V_o_o > V_o_p);
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nb_p = (V_p_p > V_p_c) & (V_p_p > V_p_o);
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nb = sum(nb_c + nb_o + nb_p) / 30 * 100;
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