用身高和体重数据进行分类实验
人体测量实验报告
一、实验目的1. 了解人体测量学的基本原理和方法。
2. 掌握人体测量工具的使用技巧。
3. 通过对人体形态尺寸的测量，了解人体生长发育的基本规律。
4. 为我国人体测量数据的收集和整理提供依据。
二、实验内容1. 人体形态尺寸测量：身高、体重、胸围、腰围、臀围、臂围、腿围等。
2. 人体生理指标测量：血压、心率、呼吸频率等。
3. 人体比例分析：头身比、胸腰比、臂长比等。
三、实验方法1. 实验器材：人体测量尺、体重秤、血压计、心率表等。
2. 测量方法：（1）身高测量：被测者赤脚站立，两脚跟并拢，脚尖向前，测量头顶至脚跟的距离。
（2）体重测量：被测者穿着轻便衣物，赤脚站立在体重秤上，读取数值。
（3）胸围测量：被测者站立，两臂自然下垂，测量胸部最大宽度。
（4）腰围测量：被测者站立，两臂自然下垂，测量腰部最细处的周长。
（5）臀围测量：被测者站立，两臂自然下垂，测量臀部最宽处的周长。
（6）臂围测量：被测者站立，两臂自然下垂，测量上臂最大周长。
（7）腿围测量：被测者站立，两臂自然下垂，测量大腿最大周长。
（8）血压测量：被测者安静休息5分钟后，测量右上臂血压。
（9）心率测量：被测者安静休息5分钟后，测量静息心率。
（10）呼吸频率测量：被测者安静休息5分钟后，测量静息呼吸频率。
四、实验数据本次实验共测量20人（男10人，女10人），具体数据如下：1. 身高（cm）：男性平均身高172.5，女性平均身高161.0。
2. 体重（kg）：男性平均体重65.2，女性平均体重54.8。
3. 胸围（cm）：男性平均胸围94.0，女性平均胸围84.5。
4. 腰围（cm）：男性平均腰围88.0，女性平均腰围73.0。
5. 臀围（cm）：男性平均臀围94.5，女性平均臀围85.0。
6. 臂围（cm）：男性平均臂围32.5，女性平均臂围29.0。
7. 腿围（cm）：男性平均腿围43.0，女性平均腿围38.5。
8. 血压（mmHg）：收缩压平均120.0，舒张压平均80.0。
模式识别第一次作业报告
模式识别第一次作业报告姓名：刘昌元学号：099064370 班级：自动化092班题目：用身高和/或体重数据进行性别分类的实验基本要求：用famale.txt和male.txt的数据作为训练样本集，建立Bayes分类器，用测试样本数据test1.txt和test2.txt该分类器进行测试。
调整特征、分类器等方面的一些因素，考察它们对分类器性能的影响，从而加深对所学内容的理解和感性认识。
一、实验思路1：利用Matlab7.1导入训练样本数据，然后将样本数据的身高和体重数据赋值给临时矩阵，构成m行2列的临时数据矩阵给后面调用。
2：查阅二维正态分布的概率密度的公式及需要的参数及各个参数的意义，新建m函数文件，编程计算二维正态分布的相关参数：期望、方差、标准差、协方差和相关系数。
3.利用二维正态分布的相关参数和训练样本构成的临时数据矩阵编程获得类条件概率密度,先验概率。
4.编程得到后验概率，并利用后验概率判断归为哪一类。
5.利用分类器训练样本并修正参数，最后可以用循环程序调用数据文件，统计分类的男女人数，再与正确的人数比较得到错误率。
6.自己给出决策表获得最小风险决策分类器。
7.问题的关键就在于利用样本数据获得二维正态分布的相关参数。
8.二维正态分布的概率密度公式如下：试验中编程计算出期望，方差，标准差和相关系数。
其中：二、实验程序设计流程图：1：二维正态分布的参数计算%功能：调用导入的男生和女生的身高和体重的数据文件得到二维正态分布的期望，方差，标准差，相关系数等参数%%使用方法：在Matlab的命令窗口输入cansu(male) 或者cansu(famale) 其中 male 和 famale%是导入的男生和女生的数据文件名,运用结果返回的是一个行1行7列的矩阵，其中参数的顺序依次为如下:%%身高期望、身高方差、身高标准差、体重期望、体重方差、体重标准差、身高和体重的相关系数%%开发者：安徽工业大学电气信息学院自动化 092班刘昌元学号：099064370 %function result=cansu(file)[m,n]=size(file); %求出导入的数据的行数和列数即 m 行n 列%for i=1:1:m %把身高和体重构成 m 行 2 列的矩阵%people(i,1)=file(i,1);people(i,2)=file(i,2);endu=sum(people)/m; %求得身高和体重的数学期望即平均值%for i=1:1:mpeople2(i,1)=people(i,1)^2;people2(i,2)=people(i,2)^2;endu2=sum(people2)/m; %求得身高和体重的方差、%x=u2(1,1)-u(1,1)^2;y=u2(1,2)-u(1,2)^2;for i=1:1:mtem(i,1)=people(i,1)*people(i,2);ends=0;for i=1:1:ms=s+tem(i,1);endcov=s/m-u(1,1)*u(1,2); %求得身高和体重的协方差 cov (x,y)%x1=sqrt(x); %求身高标准差 x1 %y1=sqrt(y); %求身高标准差 y1 %ralation=cov/(x1*y1); %求得身高和体重的相关系数 ralation %result(1,1)=u(1,1); %返回结果 :身高的期望 %result(1,2)=x; %返回结果 : 身高的方差 %result(1,3)=x1; %返回结果 : 身高的标准差 %result(1,4)=u(1,2); %返回结果 :体重的期望 %result(1,5)=y; %返回结果 : 体重的方差 %result(1,6)=y1; %返回结果 : 体重的标准差 %result(1,7)=ralation; %返回结果：相关系数 %2：贝叶斯分类器%功能：身高和体重相关情况下的贝叶斯分类器（最小错误率贝叶斯决策）输入身高和体重数据，输出男女的判断%%使用方法：在Matlab命令窗口输入 bayes(a,b) 其中a为身高数据，b为体重数据。
人体测量实验报告
人体测量实验报告人体测量实验报告引言：人体测量是一项重要的科学研究领域，通过对人体各项指标的测量，可以了解人体的生理特征、身体健康状况以及人体结构的变化趋势。
本次实验旨在通过对一组受试者的身高、体重、臂长、腿长等指标的测量，探究人体各项指标之间的关系，并进一步分析实验结果对人体健康管理的意义。
实验方法：本次实验共选取了50名年龄在20至30岁之间的男女受试者作为研究对象。
在实验开始前，受试者需要签署知情同意书，并接受一次身体健康评估，以排除患有严重疾病或身体异常的个体。
实验过程中，受试者需要站立在测量仪器旁，保持自然站姿，由实验人员进行测量。
身高测量使用直尺，体重测量使用电子称，臂长和腿长测量使用软尺。
实验结果：通过对50名受试者的测量数据进行统计和分析，我们得到了以下结果：1. 身高与体重之间存在一定的正相关关系，即身高较高的个体往往体重也较大。
这与常识相符，说明身高和体重在一定程度上是相互影响的。
2. 臂长与腿长之间存在较强的正相关关系，即臂长较长的个体往往腿长也较长。
这可能与个体的遗传因素有关，但具体原因还需要进一步研究。
3. 受试者的身高、体重、臂长和腿长都呈现正态分布，即大部分受试者的指标值都集中在平均值附近，少数个体的指标值较为偏离平均值。
这说明人体各项指标在整体上具有一定的稳定性。
实验讨论：通过对实验结果的分析，我们可以得出一些结论和讨论：1. 人体的身高和体重是相互关联的，这与健康管理中的体重控制有一定的关系。
身高较高的个体可能需要更多的体重控制措施，以保持身体的平衡和健康。
2. 臂长和腿长的相关性可能与个体的遗传因素有关。
这对于人体结构的研究和发育过程的理解具有一定的意义，也可以为相关疾病的研究提供一定的线索。
3. 人体各项指标的正态分布特征表明，大部分人体指标值都集中在平均值附近，只有少数个体的指标值较为偏离。
这对于制定健康管理策略和个体化的健康干预具有一定的指导意义。
结论：通过本次实验，我们对人体测量的重要性和意义有了更深入的认识。
用身高和体重数据进行性别分类的实验报告
用身高和体重数据进行性别分类的实验报告（二）一、 基本要求1、试验非参数估计，体会与参数估计在适用情况、估计结果方面的异同。
2、试验直接设计线性分类器的方法，与基于概率密度估计的贝叶斯分类器进行比较。
3、体会留一法估计错误率的方法和结果。
二、具体做法1、在第一次实验中，挑选一次用身高作为特征，并且先验概率分别为男生0.5，女生0.5的情况。
改用Parzen 窗法或者k n 近邻法估计概率密度函数，得出贝叶斯分类器，对测试样本进行测试，比较与参数估计基础上得到的分类器和分类性能的差别。
2、同时采用身高和体重数据作为特征，用Fisher 线性判别方法求分类器，将该分类器应用到训练和测试样本，考察训练和测试错误情况。
将训练样本和求得的决策边界画到图上，同时把以往用Bayes 方法求得的分类器也画到图上，比较结果的异同。
3、选择上述或以前实验的任意一种方法，用留一法在训练集上估计错误率，与在测试集上得到的错误率进行比较。
三、原理简述及程序框图1、挑选身高(身高与体重)为特征，选择先验概率为男生0.5女生0.5的一组用Parzen 窗法来求概率密度函数，再用贝叶斯分类器进行分类。
以身高为例本次实验我们组选用的是正态函数窗，即21()2u u φ⎧⎫=-⎨⎬⎩⎭，窗宽为N h h =h 是调节的参量，N 是样本个数） dN NV h =，（d 表示维度）。
因为区域是一维的，所以体积为N n V h =。
Parzen 公式为()ˆN P x =111N i i N N x x N V h φ=⎛⎫- ⎪⎝⎭∑。
故女生的条件概率密度为11111111N ii n x x p N VN h φ=⎛⎫-=⎪⎝⎭∑男生的条件概率密度为21112222Nii nx xpN VN hφ=⎛⎫-= ⎪⎝⎭∑根据贝叶斯决策规则()()()()()1122g x p x w p w p x w p w=-知如果11*2*(1),p p p p xω>-∈，否则，2xω∈。
肥胖程度检测实验报告
肥胖程度检测实验报告1. 实验目的本实验旨在通过测量个体身体质量指数（BMI）来评估肥胖程度。
2. 实验原理个体身体质量指数（BMI）是国际上常用的评估肥胖和健康状况的依据之一。
BMI 的计算公式为：BMI = 体重（kg）/（身高（m））^ 2。
根据国际卫生组织（WHO）提供的标准，将BMI分为以下几个等级：低体重（BMI<18.5）、正常体重（18.5≤BMI<24.9）、超重（25≤BMI<29.9）和肥胖（BMI≥30）。
3. 实验步骤3.1 数据收集本实验收集了一组包含100名成年男性和女性的体重和身高数据。
体重以千克（kg）为单位，身高以米（m）为单位。
3.2 数据处理根据收集到的体重和身高数据，我们使用计算公式BMI = 体重（kg）/（身高（m））^ 2 计算每个个体的BMI值。
3.3 结果分析根据WHO提供的标准，对每个个体的BMI值进行分类，以评估其肥胖程度。
4. 实验结果根据计算得到的BMI值，我们将每个个体分为低体重、正常体重、超重和肥胖四个等级，并统计了各等级的人数。
结果如下所示：BMI等级人数低体重 5正常体重40超重35肥胖20从上表可以看出，在这一组样本中，有5人属于低体重，40人属于正常体重，35人属于超重，20人属于肥胖。
5. 讨论与分析根据实验结果，我们可以看到，这组样本中超过半数的人属于正常体重。
然而，也有一定比例的人超重或肥胖。
这进一步表明了肥胖问题在现代社会中的普遍存在性，并且需要引起我们的重视。
体重和身高是决定BMI值的两个主要因素。
尽管本实验中的样本只包括体重和身高数据，未考虑其他可能的因素，但BMI作为一个简单、快速的评估工具，在许多情况下仍然是有效的。
然而，需要注意的是，BMI只是一个大致的指标，不能完全反映个体健康状况。
在实际应用中，应结合其他因素，如体脂肪含量、肌肉质量等，综合评估个体的身体状况。
6. 结论通过实验，我们成功地使用个体身体质量指数（BMI）来评估了100名成年男性和女性的肥胖程度。
用身高与体重数据进行性别分类的实验报告
3、实验原理
已知样本服从正态分布，
（1）
所以可以用最大似然估计来估计μ和Σ两个参数
样本类分为男生 和女生 两类，利用最大似然估计分别估计出男生样本的 ， ，和女生样本的 ， ，然后将数据带入（1）公式分别计算两者的类条件概率密度 和 ，然后根据贝叶斯公式
det11=det(thegema11);det12=det(thgema12);
p(11)=1/((2*pi)*(det11^0.5))*exp(-1/2*((a-u11)'/thegema11)*(a-u11));
p(12)=1/((2*pi)*(det12^0.5))*exp(-1/2*((a-u12)'/thgema12)*(a-u12));
pz=p(11)*pw1+p(12)*pw2;
p11=(p(11)*pw1)/pz;p12=(p(12)*pw2)/pz;
g=p11-p12;
if(g>0)%%%Ñù±¾¼¯Ç°15¸öÈËÊÇÄÐÉú
male1=male1+1;
else
eห้องสมุดไป่ตู้ror11=error11+1;
end
end
male1
error11
det11=det(thegema11);det12=det(thgema12);
p(11)=1/((2*pi)*(det11^0.5))*exp(-1/2*((a-u11)'/thegema11)*(a-u11));
p(12)=1/((2*pi)*(det12^0.5))*exp(-1/2*((a-u12)'/thgema12)*(a-u12));
Python与机器学习-- 身高与体重数据分析(分类器)I
逻辑回归：三、数据可视化：分类
Car 情报局
xcord11 = []; xcord12 = []; ycord1 = []; xcord21 = []; xcord22 = []; ycord2 = []; n = len(Y)
for i in range(n): if int(Y.values[i]) == 1: xcord11.append(X.values[i,0]); xcord12.append(X.values[i,1]); ycord1.append(Y.values[i]); else: xcord21.append(X.values[i,0]); xcord22.append(X.values[i,1]); ycord2.append(Y.values[i]);
逻辑回归：三、数据可视化：观察
import matplotlib.pyplot as plt X = df[['Height', 'Weight']] Y = df[['Gender']]
Car 情报局
plt.figure() plt.scatter(df[['Height']],df[['Weight']],c=Y,s=80,edgecolors='black',
逻辑回归：三、数据可视化：分类
Car 情报局
plt.figure()
plt.scatter(xcord11, xcord12, c='red', s=80, edgecolors='black', linewidths=1, marker='s')
身高测量的实训报告
一、实训背景身高测量是幼儿体格生长发育的重要指标之一，对于了解儿童长期营养状况和生长速度具有重要意义。
为了提高我们对身高测量技术的掌握，我们于近日在学校的实验室进行了身高测量实训。
二、实训目的1. 掌握身高测量的基本原理和操作方法；2. 提高身高测量的准确性和规范性；3. 培养团队合作意识和沟通能力。
三、实训内容1. 身高测量的基本原理2. 身高测量仪器的使用方法3. 身高测量的操作流程4. 身高测量数据的记录与分析四、实训过程1. 身高测量的基本原理在本次实训中，我们学习了身高测量的基本原理。
身高测量主要依据人体直立时头顶至地面的垂直距离来确定。
为了保证测量的准确性，测量时要求受测者保持身体挺直，双脚并拢，眼睛平视前方。
2. 身高测量仪器的使用方法本次实训中，我们使用的是电子身高测量仪。
电子身高测量仪具有操作简便、读数准确等优点。
在使用过程中，我们需要按照以下步骤进行：（1）打开电源，预热仪器；（2）将测量仪放置在平稳的地面上；（3）将受测者站在测量仪上，双脚并拢，身体挺直，眼睛平视前方；（4）按下测量按钮，仪器自动读取身高数据；（5）记录测量数据。
3. 身高测量的操作流程（1）准备测量环境：选择一个光线充足、地面平坦的房间作为测量场所；（2）选择合适的测量仪器：根据受测者的年龄和身高选择合适的测量仪器；（3）受测者准备：受测者脱去鞋子，保持身体挺直；（4）进行测量：按照身高测量仪器的使用方法进行测量；（5）记录数据：将测量数据记录在相应的表格中；（6）重复测量：为了保证测量数据的准确性，可进行重复测量，取平均值。
4. 身高测量数据的记录与分析在本次实训中，我们对测量数据进行记录和分析。
主要内容包括：（1）受测者的基本信息：姓名、性别、年龄、出生日期等；（2）身高测量数据：身高、体重、BMI（体质指数）等；（3）数据分析：根据测量数据，分析受测者的生长发育状况，评估其营养状况。
五、实训总结通过本次身高测量实训，我们掌握了身高测量的基本原理和操作方法，提高了测量数据的准确性和规范性。
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用身高和体重数据进行性别分类的实验报告
一、基本要求：
1．用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为训练样本集，建立Bayes分类器，用测试样本数据对该分类器进行测试。
调整特征、分类器等方面的一些因素，考察它们对分类器性能的影响，从而加深对所学内容的理解和感性认识。
二、具体做法：
（1）应用单个特征进行实验：以（a）身高或者（b）体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法或者贝叶斯估计法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到测试样本，考察测试错误情况。
在分类器设计时可以考察采用不同先验概率（如0.5对0.5, 0.75对0.25, 0.9对0.1等）进行实验，考察对决策规则和错误率的影响。
（2）应用两个特征进行实验：同时采用身高和体重数据作为特征，分别假设二者相关或不相关，在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到训练/测试样本，考察训练/测试错误情况。
比较相关假设和不相关假设下结果的差异。
在分类器设计时可以考察采用不同先验概率（如0.5 vs. 0.5, 0.75 vs. 0.25, 0.9 vs. 0.1等）进行实验，考察对决策和错误率的影响。
（3）自行给出一个决策表，采用最小风险的Bayes决策重复上面的某个或全部实验。
三、原理简述及程序框图
最小错误率Bayes分类器
（1）基于身高
第一步求出训练样本的方差和期望
第二步利用单变量正态分布公式算出条件概率
第三步将前两步的值带入贝叶斯公式
第四步 若pF>=pM ，则判断其为第一类，反之，第二类
(2-1) 假设身高与体重不相关
令协方差矩阵次对角元素为零
判别函数可简化为()0T T i i i i g x x W x w x w =++
其中 11
2
i i W -=-∑，1i i w μ-=∑
()1
01122
i
T i i i i w u u In InP ω-=-∑-∑+ 具体算法步骤如下：
第一步将训练样本集数据转为矩阵FA ，MA 。
第二步分别对FA ，MA 求取协方差12,∑∑，令协方差矩阵次对角
元素为零，平均值12,μμ并输入先验概率()()12,P P ωω
第三步将第二步所得数值代入判别函数表达式得()()12,g x g x 。
第四步将待测样本集数据转为矩阵T ，将T 中数值依次代()()12g x g x -
，若()()120g x g x ->，则判断其为第一类，反之，第二类。
(2-2) 假设身高与体重相关
判别函数可简化为()0T T i i i i g x x W x w x w =++
其中 11
2
i i W -=-∑，1i i w μ-=∑
()1
01122
i T i i
i i w u u In InP ω-=-∑-∑+ 具体算法步骤如下：
第一步将训练样本集数据转为矩阵FA ，MA 。
第二步分别对FA ，MA 求取协方差12,∑∑平均值12,μμ并输入先验
概率()()12,P P ωω
第三步将第二步所得数值代入判别函数表达式得()()12,g x g x 。
第四步将待测样本集数据转为矩阵T ，将T 中数值依次代()()12g x g x -，
若()()120g x g x ->，则判断其为第一类，反之，第二类。
最小风险Bayes 分类器
（1）在已知先验概率()j P ω和类条件概率密度()j P x ω，j=1, …c 及给出带识别的x 的情况下，根据Bayes 公式计算后验概率：
()()()
()()
1
,1,,c j j j c
i
i
i P x P P x j P x P ωωωωω==
=∑
（2）利用后验概率及决策表，计算条件风险()i R a x
()()()1,1,,c
i i j j i R x P x i a αλαωω===∑
（3）()()1,,min k i i a
R a x R a x == ，k a 就是最小风险Bayes 决策。
其中（1）中先验概率()j P ω根据自行输入，类条件概率密度
()j P x ω=()()
()11
2
2
1
1exp ()22T d
P x x u x u π-⎧⎫
=
--∑-⎨⎬⎩⎭
∑
，本实验
为二维二类，故d=2,决策表自行输入。
四实验结果及分析总结
用最小错误率Bayes 决策
（1）基于身高身高（300个测试样本）
（2-1）身高与体重不相关（300个样本）
（2-2）假设身高与体重相关（300个测试样本）
（2）用最小风险的Bayes决策
当决策为
身高体重相关（300个测试样本）
结论：当女生先验概率等于待测样本中女生样本占待测样本的概率时，正确率，且越远离此概率，正确率越小。