国科大黄庆明模式识别与机器学习2017~2018试题及答案
模式识别实验指导书
类别1234 样本x 1x 2x 1x 2x 1x 2x 1x 2 10.1 1.17.1 4.2-3.0-2.9-2.0-8.4 2 6.87.1-1.4-4.30.58.7-8.90.23-3.5-4.1 4.50.0 2.9 2.1-4.2-7.74 2.0 2.7 6. 3 1.6-0.1 5.2-8.5-3.25 4.1 2.8 4.2 1.9-4.0 2.2-6.7-4.06 3.1 5.0 1.4-3.2-1.3 3.7-0.5-9.27-0.8-1.3 2.4-4.0-3. 4 6.2-5.3-6.7 80.9 1.2 2.5-6.1-4.1 3.4-8.7-6.4 9 5.0 6.48.4 3.7-5.1 1.6-7.1-9.7 10 3.9 4.0 4.1-2.2 1.9 5.1-8.0-6.3 实验一 感知器准则算法实验 一、实验目的： 贝叶斯分类方法是基于后验概率的大小进行分类的方法，有时需要进行概率密度函数的估计，而概率密度函数的估计通常需要大量样本才能进行，随着特征空间维数的增加，这种估计所需要的样本数急剧增加，使计算量大增。 在实际问题中，人们可以不去估计概率密度，而直接通过与样本和类别标号有关的判别函数来直接将未知样本进行分类。这种思路就是判别函数法，最简单的判别函数是线性判别函数。采用判别函数法的关键在于利用样本找到判别函数的系数，模式识别课程中的感知器算法是一种求解判别函数系数的有效方法。本实验的目的是通过编制程序，实现感知器准则算法，并实现线性可分样本的分类。 二、实验内容： 实验所用样本数据如表2-1给出（其中每个样本空间（数据）为两维，x 1表示第一维的值、x 2表示第二维的值），编制程序实现1、 2类2、 3类的分类。分析分类器算法的性能。 2-1 感知器算法实验数据 具体要求 1、复习 感知器算法；2、写出实现批处理感 知器算法的程序1）从a=0开 始，将你的程序应用在和的训练数据上。记下收敛的步数。2）将你的程序应用在和类上，同样记下收敛的步数。3）试解释它们收敛步数的差别。 3、提高部分：和的前5个点不是线性可分的，请手工构造非线性映射，使这些点在映射后的特征空间中是线性可分的，并对它们训练一个感知
中科大模式识别试题
中国科学技术大学模式识别试题 （2012年春季学期） 姓名：学号：成绩： 一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分） 1、模式识别系统的基本构成单元包括：、 和。 2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用；句法模式识别中模式描述方法一般 有、、。 3、聚类分析算法属于；判别域代数界面方程法属于。 （1）无监督分类 (2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法 4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用进行相似性度量。 （1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度 5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有。 （1） (4) 6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在中进行。 （1）二维空间（2）一维空间（3）N-1维空间 7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有；线性可分、不可分都适用的 有。 （1）感知器算法（2）H-K算法（3）积累位势函数法 8、下列四元组中满足文法定义的有。 （1）({A, B}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1 , A→ 1A0 , B→BA , B→ 0}, A) （2）({A}, {0, 1}, {A→0, A→ 0A}, A) （3）({S}, {a, b}, {S → 00S, S → 11S, S → 00, S → 11}, S) （4）({A}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1, A→ 1A0}, A) 二、(15分)简答及证明题 （1）影响聚类结果的主要因素有那些？ （2）证明马氏距离是平移不变的、非奇异线性变换不变的。 （3）画出对样本集 ω1：{(0,0,0)T, (1,0,0)T, (1,0,1)T, (1,1,0)T,} PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建https://www.360docs.net/doc/d910067072.html,
模式识别实验指导书
实验一、基于感知函数准则线性分类器设计 1.1 实验类型： 设计型：线性分类器设计（感知函数准则） 1.2 实验目的： 本实验旨在让同学理解感知准则函数的原理，通过软件编程模拟线性分类器，理解感知函数准则的确定过程，掌握梯度下降算法求增广权向量，进一步深刻认识线性分类器。 1.3 实验条件： matlab 软件 1.4 实验原理： 感知准则函数是五十年代由Rosenblatt 提出的一种自学习判别函数生成方法，由于Rosenblatt 企图将其用于脑模型感知器，因此被称为感知准则函数。其特点是随意确定的判别函数初始值，在对样本分类训练过程中逐步修正直至最终确定。 感知准则函数利用梯度下降算法求增广权向量的做法，可简单叙述为： 任意给定一向量初始值)1(a ，第k+1次迭代时的权向量)1(+k a 等于第k 次的权向量)(k a 加上被错分类的所有样本之和与k ρ的乘积。可以证明，对于线性可分的样本集，经过有限次修正，一定可以找到一个解向量a ，即算法能在有限步内收敛。其收敛速度的快慢取决于初始权向量)1(a 和系数k ρ。 1.5 实验内容 已知有两个样本空间w1和w2，这些点对应的横纵坐标的分布情况是： x1=[1,2,4,1,5];y1=[2,1,-1,-3,-3]; x2=[-2.5,-2.5,-1.5,-4,-5,-3];y2=[1,-1,5,1,-4,0]; 在二维空间样本分布图形如下所示：（plot(x1,y1,x2,y2)）
-6-4-20246 -6-4 -2 2 4 6w1 w2 1.6 实验任务： 1、 用matlab 完成感知准则函数确定程序的设计。 2、 请确定sample=[(0,-3),(1,3),(-1,5),(-1,1),(0.5,6),(-3,-1),(2,-1),(0,1), (1,1),(-0.5,-0.5),( 0.5,-0.5)];属于哪个样本空间,根据数据画出分类的结果。 3、 请分析一下k ρ和)1(a 对于感知函数准则确定的影响，并确定当k ρ=1/2/3时，相应 的k 的值，以及)1(a 不同时，k 值得变化情况。 4、 根据实验结果请说明感知准则函数是否是唯一的，为什么？
2014春《文献检索》实验指导书-机械类六个专业-(需要发送电子稿给学课件
《文献检索》实验指导书 刘军安编写 适用专业：机械类各专业 总学时：24~32学时 实验学时：6~14 机械设计与制造教研室 2014. 3
一、课程总实验目的与任务 《文献检索》课程实验是机械学院机械类专业的选修课的实验。通过实验内容与过程,主要培养学生在信息数字化、网络化存储环境下信息组织与检索的原理、技术和方法，以及在数字图书馆系统和数字信息服务系统中检索专业知识的能力，辅助提高21世纪大学生人文素质。通过实验，使学生对信息检索的概念及发展、检索语言、检索策略、检索方法、检索算法、信息检索技术、网络信息检索原理、搜索引擎、信息检索系统的结构、信息检索系统的使用、信息检索系统评价以及所检索信息的分析等技术有一个全面熟悉和掌握。本实验主要培养和考核学生对信息检索基本原理、方法、技术的掌握和知识创新过程中对知识的检索与融合能力。实验主要侧重于培养学生对本专业技术原理和前言知识的信息检索能力，引导学生应理论联系实际，同时要了解本专业科技信息的最新进展和研究动态与走向。 二、实验内容 通过课程的学习，结合老师给出的检索主题，学生应该完成以下内容的实验： 实验一：图书馆专业图书检索（印刷版图书） 实验二：中文科技期刊信息检索 实验三：科技文献数据库信息检索 实验四：网络科技信息检索（含报纸和网络） 文献检索参考主题： 1.工业工程方向： 工业工程；工业工程师的素质、精神、修养、气质与能力；工业工程的本质；企业文化与工业工程；战略工程管理；工程哲学；创新管理；生产管理；品质管理；优化管理或管理的优化；零库存；敏捷制造；敏捷管理；（优秀的、现代的、或未来的）管理哲学；生产管理七大工具；质量管理；设备管理；基础管理；现场管理；六西格玛管理；生产线平衡；工程经济；系统哲学；系统管理；柔性制造；看板管理；工程心理学；管理心理学；激励管理；管理中的真、善、美（或假、恶、丑）；工程哲学；工业工程中的责任；安全管理；优化调度；系统工程；系统管理与过程控制；设计哲学；智能管理；工业工程中的数学；智能工业工程，或工业工程的智能化；生态工程管理；绿色工业工程，或绿色管理；协同学与协同管理；工业工程中的协同；概念工程与概念管理；工业工程与蝴蝶效应；管理中的蝴蝶效应，等等…… 2.机械电子工程方向： CAD；CAM；CAE；CAPP；PDM；EPR；CIMS；VD；VM；FMS；PLC；协同设计；协同制造；概念设计；自底向上；自顶向下；智能设计；智能制造；智能材料；特种加工(线切割、电火花、激光加工、电化学加工、超声波加工、光刻技术、快速成型、反求工程)；微机械；精密加工；精密制造；机电一体化；自动化；控制论；线性控制；非线性控制；混沌控制；模糊控制；人工智能；神经网络；纳米技术；纳米制造；机器人；智能机器人；传感器；智能传感器；自动化生产线；机械手；智能机械手；自动检测；数据采集；信号处理；信息识别、模式识别等等……
211大学介绍
211大学介绍 (2014-03-21 18:37:56) 转载▼ 我国 211大学 第一档 （财经类）：中央财经大学、上海财经大学、对外经济贸易大学、西南财经大学、中南财经政法大学 （专属类）：北京外国语大学、上海外国语大学、中国政法大学、中国传媒大学、中央音乐学院、北京体育大学 （理工类）：北京邮电大学、华北电力大学、北京交通大学、北京科技大学、南京航空航天大学、西安电子科技大学、华东理工大学、南京理工大学 第二档 （理工类）：西南交通大学、哈尔滨工程大学、武汉理工大学、北京化工大学、北京工业大学、河海大学、大连海事大学 （综合类）：上海大学、暨南大学、苏州大学 （医药类）：天津医科大学、北京中医药大学、中国药科大学 第三档 （综合类）：郑州大学、福州大学、安徽大学、南昌大学、西北大学 （理工类）：东华大学、长安大学、江南大学、合肥工业大学、河北工业大学、太原理工大学 （师范类）：华中师范大学、华南师范大学、西南大学、东北师范大学、陕西师范大学、南京师范大学、湖南师范大学 （专属类）：中国石油大学、中国地质大学、中国矿业大学 第四档 （边远类）：云南大学、贵州大学、广西大学、海南大学、辽宁大学、内蒙古大学
（边远类）：宁夏大学、青海大学、新疆大学、西藏大学、延边大学、石河子大学 （农林类）：北京林业大学、华中农业大学、南京农业大学、东北农业大学、东北林业大学、四川农业大学 下面对211大学的分档进行一下简单的说明 一、排名依据 主要依据是2011年所有大学在全国31个省市的理科平均录取分的平均值的排名。 二、最热门的211 在一档211大学中，最热门的几所大学为中央财经大学、上海财经大学、对外经济贸易大学、北京外国语大学、北京邮电大学这五所。他们的录取分数排在前20名，和二档的985大学可以一争天下。 二档985中只有同济大学、南开大学、北京航空航天大学、西安交通大学可以和他们抗衡。 连著名的中山大学、武汉大学、厦门大学、天津大学，哈尔滨工业大学、华中科技大学，东南大学这些老牌的二档985的分数都没有他们高。可见这五所211大学是何等的热门。 三、一档211财经类 1、中央财经大学 号称我国银行家的摇篮，在金融街的校友资源全国第一，主要是政治定位，需要一所高水平的财经类院校在北京首都。中央财经大学最好的专业是金融学院的金融、金融工程、国际金融。 2、上海财经大学 上海财经大学是全国最著名的财经类大学，全国财经院校综合实力前五，经济学实力全国前十。加上地处上海这个金融大都市、全国金融中心，上海财大的未来将更加辉煌。最好的学院是会计学院、金融学院、商学院、经济学院、国际工商管理学院。 会计学院是第一大王牌大院。国际会计班包括ACCA、CGA、美国会计师。 国际会计班的CGA和ACCA比较好，美国会计证书很难考。非国际会计班包括会计学、注册会计师、财务管理。
《认知心理学》实验指导
概念形成 简介： 概念是人脑反映事物本质属性的思维形式。个体掌握一类事物本质属性的过程，就是概念形成的过程。实验室中为了研究概念形成的过程，常使用人工概念。 制造人工概念时先确定一个或几个属性作为分类标准，但并不告诉被试，只是将材料交给被试，请其分类。在此过程中，反馈给被试是对还是错。通过这种方法，被试可以发现主试的分类标准，从而学会正确分类，即掌握了这个人工概念。通过人工概念的研究，可以了解概念形成的过程。一般来讲，被试都是经过概括-假设-验证的循环来达到概念形成的。 叶克斯复杂选择器可用来制造人工概念。本实验模拟叶克斯复杂选择器来研究简单空间位置关系概念的形成。 方法与程序： 本实验共有4个人工概念，难度顺次增加，被试可以任选其中1个。 实验时，屏幕上会出现十二个圆键，有空心和实心两种。其中只有一个实心圆与声音相联系，此键出现的相对位置是有规律的，被试要去发现其中的规律（概念），找到这个键。被试用鼠标点击相应的实心圆，如果没有发生任何变化，表明选择错误；如果有声音呈现，同时该圆变为红色，则表明选择正确。只有选择正确，才能继续下一试次。当连续三次第一遍点击就找对了位置时，就认为被试已形成了该人工概念，实验即结束。如果被试在60个试次内不能形成正确概念，实验自动终止。 结果与讨论： 结果文件第一行是被试达到标准所用的遍数（不包括连续第一次就对的三遍）。其后的结果分三列印出：第一列是遍数；第二列为每遍中反应错的次数，如为0则表示这一遍第一次就做对了；第三列表示这一遍所用的时间，以毫秒为单位。 根据结果试说明被试概念形成的过程。 交叉参考：思维策略 参考文献： 杨博民主编心理实验纲要北京大学出版社 319-321页
中科大模式识别课件Lec0
Pattern Recognition Lecture0 Introduction Feb. 19th, 2009
?任课教师 –唐珂ketang@https://www.360docs.net/doc/d910067072.html,; –电话：3600754 ?助教 –林民龙sunnyboy@https://www.360docs.net/doc/d910067072.html, ?课程主页 https://www.360docs.net/doc/d910067072.html,/~sunnyboy/pr/
主要内容 ?0.1 课程内容介绍 –课程内容、特点和授课方式 –教材和主要参考书目 ?0.2 课程要求 –考核和评分要求 ?0.3 模式识别导论 –什么是模式识别? –为什么需要模式识别? –模式识别在计算机科学中的地位 –模式识别系统框架 –模式识别研究领域的重要科学问题
0.1 课程内容介绍 ?课程内容： –模式识别系统模型和基本知识； –模式识别算法：贝叶斯方法、判别分析、神经网络、决策树、聚类算法等； –特征分析方法：特征选择、特征提取； –模式识别理论及系统评估方法。 ?课程特点： –介绍各种模式识别方法 –学习结束后，应能大致了解本领域的研究现状，并会用基本的模式识别方法解决自己科研中的相关问题。?学习方式： –课程讲授、平时作业和课堂讨论相结合
0.1 教材和主要参考书目 ?教材： ?Richard.O.Duda, P.E.Hart, D.G.Stork； 《模式分类》，机械工业出版社，2005年。 ?主要参考书目： – A. R. Webb, Statistical Pattern Recognition. John Wiley & Sons, London, (2002). –T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer, 2001. –边肇祺，张学工；《模式识别》，清华大学出版社，2004年
《模式识别》实验报告
《模式识别》实验报告 一、数据生成与绘图实验 1.高斯发生器。用均值为m，协方差矩阵为S 的高斯分布生成N个l 维向量。 设置均值 T m=-1,0 ?? ??，协方差为[1,1/2;1/2,1]； 代码： m=[-1;0]; S=[1,1/2;1/2,1]; mvnrnd(m,S,8) 结果显示： ans = -0.4623 3.3678 0.8339 3.3153 -3.2588 -2.2985 -0.1378 3.0594 -0.6812 0.7876 -2.3077 -0.7085 -1.4336 0.4022 -0.6574 -0.0062 2.高斯函数计算。编写一个计算已知向量x的高斯分布(m, s)值的Matlab函数。 均值与协方差与第一题相同，因此代码如下： x=[1;1]; z=1/((2*pi)^0.5*det(S)^0.5)*exp(-0.5*(x-m)'*inv(S)*(x-m)) 显示结果： z = 0.0623 3.由高斯分布类生成数据集。编写一个Matlab 函数，生成N 个l维向量数据集，它们是基于c个本体的高斯分布(mi , si )，对应先验概率Pi ,i= 1,……,c。 M文件如下： function [X,Y] = generate_gauss_classes(m,S,P,N) [r,c]=size(m); X=[]; Y=[]; for j=1:c t=mvnrnd(m(:,j),S(:,:,j),fix(P(j)*N)); X=[X t]; Y=[Y ones(1,fix(P(j)*N))*j]; end end
调用指令如下： m1=[1;1]; m2=[12;8]; m3=[16;1]; S1=[4,0;0,4]; S2=[4,0;0,4]; S3=[4,0;0,4]; m=[m1,m2,m3]; S(:,:,1)=S1; S(:,:,2)=S2; S(:,:,3)=S3; P=[1/3,1/3,1/3]; N=10; [X,Y] = generate_gauss_classes(m,S,P,N) 二、贝叶斯决策上机实验 1.(a)由均值向量m1=[1;1]，m2=[7;7]，m3=[15;1]，方差矩阵S 的正态分布形成三个等（先验）概率的类，再基于这三个类，生成并绘制一个N=1000 的二维向量的数据集。 (b)当类的先验概率定义为向量P =[0.6,0.3,0.1]，重复（a）。 (c)仔细分析每个类向量形成的聚类的形状、向量数量的特点及分布参数的影响。 M文件代码如下： function plotData(P) m1=[1;1]; S1=[12,0;0,1]; m2=[7;7]; S2=[8,3;3,2]; m3=[15;1]; S3=[2,0;0,2]; N=1000; r1=mvnrnd(m1,S1,fix(P(1)*N)); r2=mvnrnd(m2,S2,fix(P(2)*N)); r3=mvnrnd(m3,S3,fix(P(3)*N)); figure(1); plot(r1(:,1),r1(:,2),'r.'); hold on; plot(r2(:,1),r2(:,2),'g.'); hold on; plot(r3(:,1),r3(:,2),'b.'); end (a)调用指令： P=[1/3,1/3,1/3];
华南理工大学《模式识别》大作业报告
华南理工大学《模式识别》大作业报告 题目：模式识别导论实验 学院计算机科学与工程 专业计算机科学与技术（全英创新班） 学生姓名黄炜杰 学生学号201230590051 指导教师吴斯 课程编号145143 课程学分2分 起始日期2015年5月18日
实验概述 【实验目的及要求】 Purpose: Develop classifiers,which take input features and predict the labels. Requirement: ?Include explanations about why you choose the specific approaches. ?If your classifier includes any parameter that can be adjusted,please report the effectiveness of the parameter on the final classification result. ?In evaluating the results of your classifiers,please compute the precision and recall values of your classifier. ?Partition the dataset into2folds and conduct a cross-validation procedure in measuring the performance. ?Make sure to use figures and tables to summarize your results and clarify your presentation. 【实验环境】 Operating system:window8(64bit) IDE:Matlab R2012b Programming language:Matlab
模式识别实验
实验1 图像的贝叶斯分类 1.1 实验目的 将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法，通过实验加深对基本概念的理解。 1.2 实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 1.3 实验原理 1.3.1 基本原理 阈值化分割算法是计算机视觉中的常用算法，对灰度图象的阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围内的灰度阈值，然后将图像中每个像素的灰度值与这个阈值相比较。并根据比较的结果将对应的像素划分为两类，灰度值大于阈值的像素划分为一类，小于阈值的划分为另一类，等于阈值的可任意划分到两类中的任何一类。此过程中，确定阈值是分割的关键。 对一般的图像进行分割处理通常对图像的灰度分布有一定的假设，或者说是基于一定的图像模型。最常用的模型可描述如下：假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，处于目标和背景内部相邻像素间的灰度值是高度相关的，但处于目标和背景交界处两边的像素灰度值有较大差别，此时，图像的灰度直方图基本上可看作是由分别对应于目标和背景的两个单峰直方图混合构成。而且这两个分布应大小接近，且均值足够远，方差足够小，这种情况下直方图呈现较明显的双峰。类似地，如果图像中包含多个单峰灰度目标，则直方图可能呈现较明显的多峰。 上述图像模型只是理想情况，有时图像中目标和背景的灰度值有部分交错。这时如用全局阈值进行分割必然会产生一定的误差。分割误差包括将目标分为背
景和将背景分为目标两大类。实际应用中应尽量减小错误分割的概率，常用的一种方法为选取最优阈值。这里所谓的最优阈值，就是指能使误分割概率最小的分割阈值。图像的直方图可以看成是对灰度值概率分布密度函数的一种近似。如一幅图像中只包含目标和背景两类灰度区域，那么直方图所代表的灰度值概率密度函数可以表示为目标和背景两类灰度值概率密度函数的加权和。如果概率密度函数形式已知，就有可能计算出使目标和背景两类误分割概率最小的最优阈值。 假设目标与背景两类像素值均服从正态分布且混有加性高斯噪声，上述分类问题可以使用模式识别中的最小错分概率贝叶斯分类器来解决。以1p 与2p 分别表示目标与背景的灰度分布概率密度函数，1P 与2P 分别表示两类的先验概率，则图像的混合概率密度函数可用下式表示 1122()()()p x P p x P p x =+ 式中1p 和2p 分别为 212 1()21()x p x μσ--= 222()22()x p x μσ-- = 121P P += 1σ、2σ是针对背景和目标两类区域灰度均值1μ与2μ的标准差。若假定目标的灰 度较亮，其灰度均值为2μ，背景的灰度较暗，其灰度均值为1μ，因此有 12μμ< 现若规定一门限值T 对图像进行分割，势必会产生将目标划分为背景和将背景划分为目标这两类错误。通过适当选择阈值T ，可令这两类错误概率为最小，则该阈值T 即为最佳阈值。 把目标错分为背景的概率可表示为 12()()T E T p x dx -∞ =? 把背景错分为目标的概率可表示为
温度控制系统曲线模式识别及仿真
锅炉温度定值控制系统模式识别及仿真专业：电气工程及其自动化姓名：郭光普指导教师：马安仁 摘要本文首先简要介绍了锅炉内胆温度控制系统的控制原理和参数辨识的概念及切线近似法模式识别的基本原理，然后对该系统的温控曲线进行模式识别，而后着重介绍了用串级控制和Smith预估器设计一个新的温度控制系统，并在MATLAB的Simulink中搭建仿真模型进行仿真。 关键词温度控制，模式识别，串级控制，Smith预测控制 ABSTRACT This article first briefly introduced in the boiler the gallbladder temperature control system's control principle and the parameter identification concept and the tangent approximate method pattern recognition basic principle, then controls the curve to this system to carry on the pattern recognition warm, then emphatically introduced designs a new temperature control system with the cascade control and the Smith estimator, and carries on the simulation in the Simulink of MATLAB build simulation model. Key Words:Temperature control, Pattern recognition, Cascade control, Smith predictive control
模式识别实验3
实验三、 SVM 用于模式识别 一、实验目的 1. 理解SVM 的基本原理； 2. 研究SVM 的分类效果； 3. 了解混淆均值的应用,熟悉MATLAB 工具箱。 二、实验原理 支持向量机在统计学习理论的基础上发展了一种新的机器学习方法。如果仅从分类的角度来说，它是一种广义的线性分类器，它是在线性分类器的基础上，通过引入结构风险最小化原则、最优化理论和核函数演化而成的。该方法根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中，以期获得最好的推广能力。而且，只要定义不同的核函数，就可以实现其它现有的学习算法。因此，支持向量机己经在众多领域取得了成功的应用。 1.最优分类面 SVM 方法是从线性可分情况下的最优分类面提出的，图1给出了二维两类线性可分情况的最优分类面示意图。图中实心点和空心点分别表示两类的样本， H 为分类线，1H 和1H 分别为过各类样本中离分类线最近的点且平行于分类线的直线，它们之间的距离叫做分类空隙或分类间隔(margin)。所谓最优分类线就是要求分类线不但能将两类正确分开，而且要使分类间隔最大。前者是保证经验风险最小(为0)，分类间隔最大实际上就是使推广性的界中的置信范围最小，从而使真实风险最小。推广到高维，最优分类线就成为最优分类面。 图1 最优分类面示意图 设线性可分样本集(,)i i y X ，1,i =…,n ，d x R ∈，{1,1}y ∈+-是类别标号。d 维空间中线性判别函数的一般形式为()g b =?+x W X ，分类面方程为 ()0g b =?+=x W X (1) 为了描述分类面，使用下面的形式将判别函数进行归一化: ()1g b =?+≥x W X ，若1i y = (2)
中科大模式识别大作业miniproject资料
模式识别miniproject 实验报告 报告人：李南云 学号：SA16173027 日期：2016.12.23
数据分析 在此简要的说明一下数据情况，给定数据集分为train和test 两个data文件， train.data是11列8285行，意味着有8285个样本，矩阵的最后一列是该列所对应的样本类别。根据统计，train数据前466个样本均为1类，而后7819个样本均为-1类，所以该分类器为二分类问题。MATLAB中用importdata（）读取数据，并将样本和其所属类别分开来，样本为trnset，所属类别为trnclass，train数据用于训练分类器。 Test.data是11列2072行，同样也意味着有2072个样本，最后一列为该列所对应样本类别，test数据前117为1类，后1955个数据为-1类。同样读取数据后，分为tstset和tstclass两个矩阵，前者代表2072个样本，后者代表所对应样本的类别，我们需要将train所训练好的分类器应用在tstset样本上，输出分类结果tstclass1，将其与tstclass相比较，计算每个类别的正确率和总的正确率。 算法介绍 本次实验采用了SVM（support vector machines）分类模型，由于数据线性不可分而且在实际问题中数据也大都线性不可分，所以本次试验采取的线性不可分SVM方法，即将数据向高维空间映射，使其变得线性可分。 本实验选取的二分类算法，SVC_C。
下面先以线性分类器为例，来引入SVM算法的一些概念和处理流程，如图1所示，假设C1和C2是需要区分的类别，而在二维平面中它们的样本如图，中间的一条直线就是一个线性分类函数，由图中可以看出，这个线性分类函数可以完全的将两类样本区分开来，我们就称这样的数据是线性可分的，否则则为线性不可分，本实验中所采用的数据在二维空间里分布如图2和图3所示（红色标注分类为1的样本，蓝色标注为分类为-1的样本），明显线性不可分。 图1
模式识别实验报告
河海大学物联网工程学院 《模式识别》 课程实验报告 学号 _______________ 专业 ____计算机科学与技术_____ 授课班号 _________________________ 学生姓名 ___________________ 指导教师 ___________________ 完成时间 _______________
实验报告格式如下（必要任务必须写上，可选的课后实验任务是加分项，不是必要任务，可不写）： 实验一、Fisher分类器实验 1.实验原理 如果在二维空间中一条直线能将两类样本分开,或者错分类很少,则同一类别样本数据在该直线的单位法向量上的投影的绝大多数都应该超过某一值。而另一类数据的投影都应该小于(或绝大多数都小于)该值,则这条直线就有可能将两类分开。 准则:向量W的方向选择应能使两类样本投影的均值之差尽可能大些,而使类內样本的离散程度尽可能小。 2.实验任务 （1）两类各有多少组训练数据？（易） （2）试着用MATLAB画出分类线，用红色点划线表示（中） （3）画出在投影轴线上的投影点（较难） 3.实验结果 （1）第一类数据有200组训练数据，第二类数据有100组训练数据。 （2）如图所示，先得出投影线的斜率，后求其投影线的垂直线的斜率，即分类线的斜率，再求分类线的过的中垂点，加上即可得出。 画出红线代码：m = (-40:0.1:80); kw = w(2)/w(1); b = classify(w1, w2, w, 0); disp(b);
n = (-1/kw).* m + b; plot(m,n,'r-', 'LineWidth', 3); （3）画出投影上的投影点 如图，点用X表示。 代码： u = w/sqrt(sum(w.^2)); p1 = w1*u*u'; plot(p1(:,1),p1(:,2),'r+') p2 = w2*u*u'; plot(p2(:,1),p2(:,2),'b+') 实验二、感知器实验 1.实验原理 （1）训练数据必须是线性可分的 （2）最小化能量，惩罚函数法-错分样本的分类函数值之和（小于零）作为惩罚值（3）方法：梯度下降法，对权值向量的修正值-错分样本的特征向量 2.实验任务 （1）训练样本不线性可分时，分类结果如何？
模式识别实验最小错误率下的贝叶斯决策
《模式识别》实验报告题目：最小错误率贝叶斯决策
一、实验内容 1，实验原理 2，实验步骤 1）从iris.txt 文件（课程邮箱-文件中心）中读取估计参数用的样本，每一类样本抽出前40个，分别求其均值； （2）求每类样本的协方差矩阵、逆矩阵以及协方差矩阵的行列式； （3）对三个类别，分别取每组剩下的 10个样本，每两组进行分类。由于每类样本都相等， 且每类选取用作训练的样本也相等，在每两组进行分类时，待分类样本的类
先验概率为0.5。 将各个样本代入判别函数既公式(5)，进行分类。 3，实验要求 （1）复习最小错误率贝叶斯决策原理，写出实验代码，实现对三类样本的分类； （2）计算分类的正确率，画出三维空间的样本分类图； （3）分析实验结果，完成实验报告。 二、实验代码 （1）， clear % 原始数据导入 iris=load('iris.txt'); N=40;%每组取N=40个样本 %求第一类样本均值 for i = 1:N for j = 1:4 w1(i,j) = iris(i,j+1); end end sumx1 = sum(w1,1); for i=1:4 meanx1(1,i)=sumx1(1,i)/N; end %求第二类样本均值 for i = 1:N for j = 1:4 w2(i,j) = iris(i+50,j+1); end end sumx2 = sum(w2,1); for i=1:4 meanx2(1,i)=sumx2(1,i)/N; end %求第三类样本均值
for i = 1:N for j = 1:4 w3(i,j) = iris(i+100,j+1); end end sumx3 = sum(w3,1); for i=1:4 meanx3(1,i)=sumx3(1,i)/N; end （2）， %求第一类样本协方差矩阵 z1(4,4) = 0; var1(4,4) = 0; for i=1:4 for j=1:4 for k=1:N z1(i,j)=z1(i,j)+(w1(k,i)-meanx1(1,i))*(w1(k,j)-meanx1(1,j)); end var1(i,j) = z1(i,j) / (N-1); end end %求第二类样本协方差矩阵 z2(4,4) = 0 ; var2(4,4) = 0; for i=1:4 for j=1:4 for k=1:N z2(i,j)=z2(i,j)+(w2(k,i)-meanx2(1,i))*(w2(k,j)-meanx2(1,j)); end ar2(i,j) = z2(i,j) / (N-1); end end %求第三类样本协方差矩阵 z3(4,4) = 0 ;
模式识别实验报告
模式识别与智能信息处理实践 实验一聚类分析 一、实验目的 通过聚类分析实验，加深对聚类分析基本思想、方法的理解和掌握。 二、实验内容 了解动态、静态聚类算法的特点； 熟练掌握k-均值算法或层次聚类算法； 编写能对实际模式样本正确分类的算法程序。 掌握动态聚类算法的基本思想； 认识类别数、初始类心的选择对k-均值算法聚类结果的影响； 编写能对实际模式样本正确分类的k-均值算法程序。 三、方法手段 设类别数为k，选取k个初始聚类中心，按最小距离原则将各模式分配到k类中的某一类， 不断地计算类心和调整各模式的类别使每个模式特征矢量到其所属类别中心的距离平方之和 最小。 四、k-均值算法 （1）从D中随机取k个元素，作为k个簇的各自的中心。 （2）分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度，将这些元素分别划归到相异度最低的簇。（3）根据聚类结果，重新计算k个簇各自的中心，计算方法是取簇中所有元素各自维度的算术平均数。 （4）将D中全部元素按照新的中心重新聚类。 （5）重复第4步，直到聚类结果不再变化。 五、k-均值程序运行结果 （1）改变初始类心，观察对聚类结果的影响 若选初始类心是[1 2 3]时的结果为其分为1类共39个，分为2类共61个，分为3类共 50个，其中被分为第1类的样本为{51 53 78 101 103 104 105 106 108 109 110 111 112 113 116 117 118 119 121 123 125 126 129 130 131 132 133 135 136 137 138 140 141 142 144 145 146 148 149} 被分为第2类的样本为{52 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 102 107 114 115 120 122 124 127 128 134 139 143 147 150} 被分为第3类的样本为{1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
模式识别作业--两类贝叶斯分类
深圳大学研究生课程：模式识别理论与方法 课程作业实验报告 实验名称：Bayes Classifier 实验编号：proj02-01 姓名：汪长泉 学号：2100130303 规定提交日期：2010年10月20日 实际提交日期：2010年10月20日 摘要：在深入掌握多维高斯分布性质，贝叶斯分类的基础上，用计算机编程实现一个分类两类模式样本的贝叶斯分类器。用matlab编程，并分析了实验结果，得出贝叶斯分类的一般结论。
1. 贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。 1.1 两类情况 两类情况是多类情况的基础，多类情况往往是用多个两类情况解决的。 ① 用i ω,i =1, 2表示样本x （一般用列向量表示）所属的类别。 ② 假设先验概率()P ω1,()P ω2已知。(这个假设是合理的，因为如果先验概率未知，可以从训 练特征向量中估算出来，即如果N 是训练样本总数，其中有,N N 12个样本分别属于 2,1ωω，则相应的先验概率： ()/P N N ω≈11,2 ()/P N N ω≈2) ③ 假设（类）条件概率密度函数 (|),i p ωx i =1，2 已知，用来描述每一类中特征向量的分 布情况。如果类条件概率密度函数未知，则可以从可用的训练数据中估计出来。 1.2贝叶斯判别方法 贝叶斯分类规则描述为： 如果2(|)(|)P ωP ω>1x x ,则x ∈1ω 如果2(|)(|)P ωP ω<1x x ,则x ∈2ω （2-1-1） 贝叶斯分类规则就是看x ∈ω1的可能性大，还是x ∈2ω的可能性大。(|)i P ωx ， i =1,2解释为当样本x 出现时，后验概率(|)P ω1x 和(|)P ω2x 的大小从而判别为属于 1ω或属于2ω类。 1.3三种概率的关系――――贝叶斯公式 ()() (|)= () i i i p |P P p ωωωx x x （2-1-3） 其中，()p x 是x 的概率密度函数（全概率密度），它等于所有可能的类概率密度函数乘以相应的先验概率之和。 ()(|)()i i i p p P ωω==∑2 1 x x
美国CS(Computer science)专业的主要分支(世毕盟留学)
美国CS(Computer science)专业的主要分支（世毕盟留学） 1. Artificial Intelligence 人工智能 人工智能做为当前计算机科学专业下最热门,最有发展前景研究方向,因此所招收的国际学生多具备很强的学术背景,在该方面有着非常突出表现的人才.MASTER 招收的并不多,主要是PHD的学生居多. 由于这个方向更多的强调数据表述及算法方面的知识,所以当申请目标定位在这个方面的时候可以整理一下自己在这些方面的背景,看看对于这个方面的理解是否很深度.如果不够深入的话需要及时进行相关的学习! 2. Bioinformatics 生物信息学 对于这个方向的选择大家一定要谨慎,首先这个专业对于学生背景的选择很特殊,有的时候需要计算机背景的学生,有的时候需要生物学背景的学生,所以除非大家在这两个方面都具备非常强的实力,可以放手一拼,否则不如考虑申请纯CS的其他专业,申请这个方向需主要具备数学、信息学、统计、计算机科学、化学和生化方面的知识!或者综合知识,一般来说本科生很难达到这种要求! 设置在计算机科学下的生物信息学历年中国学生的招生录取情况都不好,网上也有很多相关的评论,因为美国本土学生的青睐,因此这个方向招收的国际学生非常少,而且一般被录取的国际学生出了有出色的硬件条件同时也具备很强的研究经历.而且一般研究生毕业被录取的几率相对更大一些.这个方向做为一个交叉学科,申请者多数具备计算机和生物学的双层背景.因此也提升了申请的难度!
3. Computer Architectures/Hardware Systems and De sign/VLSI 这个方向主要从事计算机硬件芯片,例如CPU的结构设计,内部结构逻辑门的电子开关,了解VLSI的同学应该知道这个方面的研究深度和难度,申请者必须具备很强的逻辑电路基础知识. 这三个方向的申请因为其就业环境的影响,申请热度下降的非常快,因为更偏向于理论性的研究因此申请的难度也很大,并且奖学金情况也不乐观! 4. Human-Computer Interaction/Graphics/Visualization 如果你打算申请这个方向,那么你需要掌握计算机制图,计算机成像的一些基本工具及其原理,但这通常往往不足以满足录取的要求,因为这种应用性极强的方向更多的强调经验,你是否从事过相关的工作,所以本科的客户要谨慎选择! 人机交互技术的申请热度随着这个在业界的关注度提升而渐渐升温,但该方向对于申请者的背景要求同样很高,多数录取者也是具备研究生学位.因此对于本科毕业的学生来讲申请这个方向的难度也是相当大的! 5. Computing Computing is the systematic study of algorithmic processes that describe and transform information: their theory, analysis, design, efficiency, implementation, and application. The fundamental question underlying all the computing is 'What can be (efficiently) automated? 该方的申请一直是不温不火的局面,由于这个方向偏基础所以大多数申请者考虑到今后就业的问题而放弃了他,也因为这个方向的资金相对较少,所以不被大多数人所关注,只是本科从事该方向学习的学生是申请这个方向的主流.历年AD出一些,OFFER相对较少! 6. Multimedia; Networking 这两个方面大家都很熟悉了,我就不做太多的说明了,其实选择这两个方面需要注意的并不是专业基础,而是选择学校的层次,尽量避免竞争吧! 多媒体技术与网络技术这两研究方向越来越多的出现在EE,ECE专业下,不过计算机背景的学生在申请这两个方向的时候仍然具有相当不错的竞争力!多媒体技术与EE专业下信号处理方向有着非常紧密的联系越来越多的美国学校将相关的研究放在信号处理方向下边.网络技术这个方面也有很多的设置在EE下边,以致于很多CS的同学为了这个专业转向EE或者ECE下边的通信与网络专业.国际上竞争比较激烈的方向之一!