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模式識別習(xí)題中國礦業(yè)大學(xué)信電學(xué)院蔡利梅第二章1.分別寫出在以下兩種情況下的最小錯誤率貝葉斯決策規(guī)則:(1)(2)2.設(shè)在一維特征空間中兩類樣本服從正態(tài)分布,其中兩類先驗概率之比試求:(1)按最小錯誤率貝葉斯決策規(guī)則進行決策的決策分界面x的值。(2)設(shè)損失矩陣為:,求最小損失準則下的判別閾值3.設(shè)一維兩類模式服從正態(tài)分布,其中:
令兩類先驗概率取0-1損失函數(shù),試計算判決分界點,并繪出它們的概率密度函數(shù);試確定樣本-3,-2,1,3,5各屬于那一類4.在圖像識別中假定有灌木叢和坦克兩種類型,它們的先驗概率分別是0.7和0.3,損失函數(shù)如表所示,其中類型ω1ω2分別表示灌木叢和坦克,判決現(xiàn)在做了四次試驗,獲得四個樣本的類概率密度如下:
(1)試用最小錯誤率貝葉斯決策規(guī)則,判斷四個樣本各屬于哪一個類型(2)假定只考慮前兩種判決,試用最小風險貝葉斯決策規(guī)則判斷四個樣本各屬于哪一個類別(3)把拒絕判決考慮在內(nèi),重新考核四次試驗的結(jié)果1.0422.5
損失狀態(tài)決策1.51.55.有一個二維空間的兩類問題,每類均服從正態(tài)分布,且有相同的協(xié)方差矩陣:
其均值向量分別是:根據(jù)貝葉斯分類器確定樣本屬于哪一類。6.對數(shù)正態(tài)分布
θ的最大似然估計式為:7.兩類二維正態(tài)分布,均值向量為:
協(xié)方差矩陣為類先驗概率相等,寫出負對數(shù)似然比決策規(guī)則。
第三章1.設(shè)5維空間的線性方程為
試求出其權(quán)向量與樣本向量點積的表達式中的w與x2.設(shè)在三維空間中的一個類別分類問題擬采用二次曲面,如果要采用線性方程求解,試問其廣義樣本向量與廣義權(quán)向量的表達式。3.設(shè)兩類樣本的類內(nèi)離散矩陣及均值向量分別為
試用fisher準則求其決策面方程。
4.用感知器算法求解向量,訓(xùn)練樣本為:
設(shè)5.已知A類和B類樣本在空間的分布為離散分布:
試問按Fisher準則設(shè)計線性分類器的法線向量。6.已知歐氏二維空間中兩類4個訓(xùn)練樣本試畫出用近鄰法求得的類別分界面。7.已知歐氏三維空間中兩類9個訓(xùn)練樣本
分別用最近鄰法和k近鄰法求樣本(00)T的分類,取K=5,7,9第四章1.給定如下5個6維樣本:
試用最大最小距離聚類算法進行聚類分析。2.給定如下5個6維樣本:
試用K均值算法進行聚類分析,設(shè)K=2。3.用ISODATA算法對下列樣本集進行聚類分析。4.設(shè)現(xiàn)有下列三種劃分:(1)(2)(3)請找出平方誤差和準則Je的最小劃分。
第六章1.已知一組數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣為,試問:
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