模式识别作业。
4. 已知一组数据的协方差矩阵为试问：
1) 协方差矩阵中各元素的含义是什么？
2) k-l变换的最佳准则是什么？
3) 为什么说经k-l变换后消除了各分量之间的相关性？
1） 协方差矩阵的xij表示i号特征和j号特征之间的协方差的值，其大小表示两者的线性相关性。
2） 最佳准则为对一组数据进行按一组正交基分解，在只取相同数量分量的条件下，以均方误差计算截尾误差最小。
3） 因为经过k-l变换，主分量分解后，协方差矩阵成为对角矩阵，因而各主分量间相关性消除。
5. 若有下列两类样本集：
1: x1=(0,0,0)t, x2=(1,0,0)t,x3=(1,0,1)t,x4=(1,1,0)t
2:x5=(0,0,1)t,x6=(0,1,0)t,x7=(0,1,1)t,x8=(1,1,1)t
要求用k-l变换法，分别把特征空间维数降到d=2和 d=1。试编写满足要求的matlab程序。
模式识别作业
6.题目 fisher分类和基于核的fisher分类的设计与实现研究。具体内容 1.简述fisher分类和基于核的fisher分类的算法原理 2.举出实例 3.用matlab软件编写程序实现 4.分析实验结果。fisher分类和基于核的fisher分类的设计与实现研究。1 fisher分类和基于核的...
模式识别作业
模式识别课程matlab程序作业。模式识别贝叶斯决策 正常状态细胞p 1 0.9，异常状态细胞p 2 0.1，类条件概率密度分别为p x 1 n 0，1 p x 2 n 0.2，1.5 现有一待识别细胞，其观察值为0.2，用matlab写出程序对该细胞进行分类。编写程序如下 close all cl...
模式识别作业
感知器训练算法。在设计贝叶斯分类器时需要设法获取样本统计分布的资料，应知道先验概率及类分布概率密度函数等。然而，在样本数不充足条件下要获取准确的统计分布是很困难的。这样，可以考虑另外一种分类器设计方法，即根据训练样本集提供的信息，直接进行分类器设计。下面实验是针对线性可分情况下的感知器算法。实验所用...