模式识别上机作业[1]培训课件
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模式识别上机作业
队别:研究生二队
姓名:孙祥威
学号:112082
作业一:
1{(0,0),(0,1)}
ω=,
2{(1,0),(1,1)}
ω=。用感知器固定增量法求判别函数,设
1(1,1,1)
w=,1
k
ρ=。写程序上机运行,写出判别函数,打出图表。
解答:
1、程序代码如下:
clc,clear
w=[0 0 1;
0 1 1;
-1 0 -1;
-1 -1 -1];
W=[1 1 1];
rowk=1;
flag=1;
flagS=zeros(1,size(w,1));
k=0;
while flag
for i=1:size(w,1)
if isempty(find(flagS==0))
flag=0;
break;
end
k=k+1;
pb=w(i,:)*W';
if pb<=0
flagS(i)=0;
W=W+rowk*w(i,:);
else
flagS(i)=1;
end
end
end
W,k
wp1=[0 0;
0 1;];
wp2=[1 0;
1 1];
plot(wp1(:,1),wp1(:,2),'o')
hold on
plot(wp2(:,1),wp2(:,2),'*') hold on
y=-0.2:1/100:1.2;
plot(1/3*ones(1,size(y)),y,'r-') axis([-0.25 1.25 -0.25 1.25])
2、判别函数。计算得到增广权矢量为*(3,0,1)T w =-,故判别函数表达式为:
1310x -+=
3、分类示意图:
图 1 感知器算法分类结果图
作业二:
在下列条件下,求待定样本(2,0)T x =的类别,画出分界线,编程上机。 1、二类协方差相等;2、二类协方差不等。
训练样本号k 1 2 3 1 2 3 特征1x
1 1 2
-1 -1 -2
解答:
经计算,两类的协方差矩阵不相等。设12()()P P ωω=,计算时相关项直接略去。
1、计算时,参考书中P96页式(4-1-31)等。程序代码如下:
clc,clear,close all D1=[1,1,2;1,0,-1;]; D2=[-1,-1,-2;1,0,-1;]; u1=mean(D1,2); u2=mean(D2,2);
c1=zeros(size(D1,1),size(D1,1)); for i=1:size(D1,2)
c1=c1+D1(:,i)*D1(:,i)'; end
c1=c1/size(D1,2)-u1*u1';
c2=zeros(size(D2,1),size(D2,1)); for i=1:size(D2,2)
c2=c2+D2(:,i)*D2(:,i)'; end
c2=c2/size(D2,2)-u2*u2'; I=eye(size(c1,1),size(c1,1)); ic1=c1\I; ic2=c2\I; W1=-0.5*ic1; W2=-0.5*ic2; w1=ic1*u1;; w2=ic2*u2;;
w10=-0.5*log(det(c1))-0.5*u1'*ic1*u1; w20=-0.5*log(det(c2))-0.5*u2'*ic2*u2; syms x1 x2; x=[x1;x2];
fprintf('决策界面方程为:')
D=x'*(W1-W2)*x+(w1-w2)'*x+(w10-w20); pretty(D)
fprintf('(2,0)代入决策面方程的值为:') value=subs(D,{x1,x2},[2 0]) figure ezplot(D)
hold on
plot(D1(1,:),D1(2,:),'bo') plot(D2(1,:),D2(2,:),'ks') plot(2,0,'rp')
运行结果显示,决策面方程为:11248180x x x -=。
2、计算结果。从程序运行结果可以看出,(2,0)T x =带入决策界面方程值为96,可见属于第一类1ω。见下图:
图2 两类协方差不等分类结果图
图中,黑色方块为第二类2ω,蓝色圆圈为第一类1ω,红色五角星即为要判断类别的(2,0)T x =。绿色交叉的两条直线即为决策面曲线。左上和右下为第一类,右上和左下为第二类。
作业三:
有训练集资料矩阵如下表所示,现已知,9N =、1233N N N ===、2n =、
3M =,试问,(2,2)T X =-应属于哪一类? 训练样本号k 1 2 3 1 2 3 1 2 3 特征1x
0 2 1
-1 -2 -2
0 0 1
三类的分界线。
解答:
经计算,三类的协方差矩阵不相等。设123()()()P P P ωωω==,计算时相关项直接略去。
1、计算时,参考书中P96页式(4-1-31)等。程序代码如下:
clc,clear,close all D1=[0 2 1;0 1 0;]; D2=[-1 -2 -2;1 0 -1;]; D3=[0 0 1;-2 -1 -2]; X=[-2 2]; u1=mean(D1,2); u2=mean(D2,2); u3=mean(D3,2);
c1=zeros(size(D1,1),size(D1,1)); for i=1:size(D1,2)
c1=c1+D1(:,i)*D1(:,i)'; end
c1=c1/size(D1,2)-u1*u1';
c2=zeros(size(D2,1),size(D2,1)); for i=1:size(D2,2)
c2=c2+D2(:,i)*D2(:,i)'; end
c2=c2/size(D2,2)-u2*u2';
c3=zeros(size(D3,1),size(D3,1)); for i=1:size(D3,2)
c3=c3+D3(:,i)*D3(:,i)'; end
c3=c3/size(D3,2)-u3*u3'; I=eye(size(c1,1),size(c1,1)); ic1=c1\I; ic2=c2\I; ic3=c3\I; W1=-0.5*ic1; W2=-0.5*ic2; W3=-0.5*ic3; w1=ic1*u1; w2=ic2*u2;