模式识别考试
模式识别试卷及答案
模式识别试卷及答案一、选择题（每题5分，共30分）1. 以下哪一项不是模式识别的主要任务？A. 分类B. 回归C. 聚类D. 预测答案：B2. 以下哪种算法不属于监督学习？A. 支持向量机（SVM）B. 决策树C. K最近邻（K-NN）D. K均值聚类答案：D3. 在模式识别中，以下哪一项是特征选择的目的是？A. 减少特征维度B. 增强模型泛化能力C. 提高模型计算效率D. 所有上述选项答案：D4. 以下哪种模式识别方法适用于非线性问题？A. 线性判别分析（LDA）B. 主成分分析（PCA）C. 支持向量机（SVM）D. 线性回归答案：C5. 在神经网络中，以下哪种激活函数常用于输出层？A. SigmoidB. TanhC. ReLUD. Softmax答案：D6. 以下哪种聚类算法是基于密度的？A. K均值聚类B. 层次聚类C. DBSCAND. 高斯混合模型答案：C二、填空题（每题5分，共30分）1. 模式识别的主要任务包括______、______、______。
答案：分类、回归、聚类2. 在监督学习中，训练集通常分为______和______两部分。
答案：训练集、测试集3. 支持向量机（SVM）的基本思想是找到一个______，使得不同类别的数据点被最大化地______。
答案：最优分割超平面、间隔4. 主成分分析（PCA）是一种______方法，用于降维和特征提取。
答案：线性变换5. 神经网络的反向传播算法用于______。
答案：梯度下降6. 在聚类算法中，DBSCAN算法的核心思想是找到______。
答案：密度相连的点三、简答题（每题10分，共30分）1. 简述模式识别的基本流程。
答案：模式识别的基本流程包括以下几个步骤：（1）数据预处理：对原始数据进行清洗、标准化和特征提取。
（2）模型选择：根据问题类型选择合适的模式识别算法。
（3）模型训练：使用训练集对模型进行训练，学习数据特征和规律。
(完整word版)【模式识别】期末考试试卷01
《模式识别》期末考试试题(B）一、填空题（15个空，每空2分，共30分)1．基于机器学习的模式识别系统通常由两个过程组成, 即分类器设计和（)。
2．统计模式识别把( ）表达为一个随机向量（即特征向量), 将模式类表达为由有穷或无穷个具有相似数值特性的模式组成的集合.3．特征一般有两种表达方法：（1)将特征表达为数值；（2)将特征表达为（）。
4．特征提取是指采用( )实现由模式测量空间向特征空间的转变。
5．同一类模式类样本的分布比较集中，没有或临界样本很少,这样的模式类称为（)。
6．加权空间的所有分界面都通过（)。
7．线性多类判别：若每两个模式类间可用判别平面分开, 在这种情况下，M类有( )个判别函数,存在有不确定区域.8．当取0—1损失函数时，最小风险贝叶斯判决准则等价于( )判决准则。
9．Neyman-Pearson决策的基本思想是（)某一错误率，同时追求另一错误率最小。
10．聚类/集群：用事先不知样本的类别，而利用样本的先验知识来构造分类器属于( )学习. 11．相似性测度、聚类准则和( ）称为聚类分析的三要素。
12．K/C均值算法使用的聚类准则函数是误差平方和准则,通过反复迭代优化聚类结果，使所有样本到各自所属类别的中心的（)达到最小。
13．根据神经元的不同连接方式，可将神经网络分为分层网络和相互连接型网络两大类。
其中分层网络可细分为前向网络、( ）和层内互连前向网络三种互连方式.14．神经网络的特性及能力主要取决于网络拓扑结构及( ）。
15．BP神经网络是采用误差反向传播算法的多层前向网络,其中,神经元的传输函数为S型函数,网络的输入和输出是一种( ）映射关系。
二、简答题（2题,每小题10分，共20分)1．两类问题的最小风险Bayes决策的主要思想是什么?2．已知一组数据的协方差矩阵为11/21/21⎡⎤⎢⎥⎣⎦，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？三、 计算题(2题，每小题13分，共26分）1．已知有两类样本集,分别为ω1=｛x 1, x 2｝=｛（1,2）T ， (-1，0)T ｝； ω2={x 3, x 4} ={(—1,—2)T ， （1，-1)T ｝设初始权值w 1=（1,1，1）T , ρk =1，试用感知器固定增量法求判别函数，画出决策面。
模式识别期末试题
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：模式采集、特征提取与选择和模式分类。
2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。
3、聚类分析算法属于（1）；判别域代数界面方程法属于（3）。
（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（4）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）（3）（4）。
（1）（2） (3)(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（2）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（1）；线性可分、不可分都适用的有（3）。
（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）（2）（4）。
（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)9、影响层次聚类算法结果的主要因素有（计算模式距离的测度、（聚类准则、类间距离门限、预定的类别数目））。
10、欧式距离具有（ 1、2 ）；马式距离具有（1、2、3、4 ）。
（1）平移不变性（2）旋转不变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性11、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是（正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。
大学模式识别考试题及答案详解
大学模式识别考试题及答案详解Document number：PBGCG-0857-BTDO-0089-PTT1998一、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：模式采集、特征提取与选择和模式分类。
2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。
3、聚类分析算法属于（1）；判别域代数界面方程法属于（3）。
（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（4）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）（3）（4）。
（1）（2） (3)(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（2）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（1）；线性可分、不可分都适用的有（3）。
（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）（2）（4）。
（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。
答：（1）分类准则，模式相似性测度，特征量的选择，量纲。
（2）证明：(2分)(2分)(1分)设，有非奇异线性变换：(1分)(4分)三、(8分)说明线性判别函数的正负和数值大小在分类中的意义并证明之。
模式识别期末试题及答案
模式识别期末试题及答案正文：模式识别期末试题及答案1. 选择题1.1 下列关于机器学习的说法中，正确的是：A. 机器学习是一种人工智能的应用领域B. 机器学习只能应用于结构化数据C. 机器学习不需要预先定义规则D. 机器学习只能处理监督学习问题答案：A1.2 在监督学习中，以下哪个选项描述了正确的训练过程？A. 通过输入特征和预期输出，训练一个模型来进行预测B. 通过输入特征和可能的输出，训练一个模型来进行预测C. 通过输入特征和无标签的数据，训练一个模型来进行预测D. 通过输入特征和已有标签的数据，训练一个模型来进行分类答案：D2. 简答题2.1 请解释什么是模式识别？模式识别是指在给定一组输入数据的情况下，通过学习和建模，识别和分类输入数据中的模式或规律。
通过模式识别算法，我们可以从数据中提取重要的特征，并根据这些特征进行分类、聚类或预测等任务。
2.2 请解释监督学习和无监督学习的区别。
监督学习是一种机器学习方法，其中训练数据包含了输入特征和对应的标签或输出。
通过给算法提供已知输入和输出的训练样本，监督学习的目标是学习一个函数，将新的输入映射到正确的输出。
而无监督学习则没有标签或输出信息。
无监督学习的目标是从未标记的数据中找到模式和结构。
这种学习方法通常用于聚类、降维和异常检测等任务。
3. 计算题3.1 请计算以下数据集的平均值：[2, 4, 6, 8, 10]答案：63.2 请计算以下数据集的标准差：[1, 3, 5, 7, 9]答案：2.834. 综合题4.1 对于一个二分类问题，我们可以使用逻辑回归模型进行预测。
请简要解释逻辑回归模型的原理，并说明它适用的场景。
逻辑回归模型是一种用于解决二分类问题的监督学习算法。
其基本原理是通过将特征的线性组合传递给一个非线性函数（称为sigmoid函数），将实数值映射到[0,1]之间的概率。
这个映射的概率可以被解释为某个样本属于正类的概率。
逻辑回归适用于需要估计二分类问题的概率的场景，例如垃圾邮件分类、欺诈检测等。
大学模式识别考试题及答案详解
大学模式识别考试题及答案详解Last revision on 21 December 2020一、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：模式采集、特征提取与选择和模式分类。
2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。
3、聚类分析算法属于（1）；判别域代数界面方程法属于（3）。
（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（4）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）（3）（4）。
（1）（2） (3)(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（2）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（1）；线性可分、不可分都适用的有（3）。
（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）（2）（4）。
（1）({A, B}, {0, 1}, {A01, A 0A1 , A 1A0 , B BA , B 0}, A)（2）({A}, {0, 1}, {A0, A 0A}, A)（3）({S}, {a, b}, {S 00S, S 11S, S 00, S 11}, S)（4）({A}, {0, 1}, {A01, 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。
答：（1）分类准则，模式相似性测度，特征量的选择，量纲。
（2）证明：(2分)(2分)(1分)设，有非奇异线性变换：(1分)(4分)三、(8分)说明线性判别函数的正负和数值大小在分类中的意义并证明之。
计算机视觉与模式识别考试试题
计算机视觉与模式识别考试试题一、选择题1.下列哪个是计算机视觉的核心任务？A. 图像去噪B. 物体分类C. 文字识别D. 光流估计2.在计算机视觉中，以下哪种方法可以用于目标检测？A. 模板匹配B. 直方图均衡化C. 边缘检测D. 彩色空间转换3.图像分割是指将图像分割成哪些部分？A. 目标和背景B. 目标和噪声C. 前景和背景D. 前景和噪声4.在模式识别中，以下哪个是特征提取的常用方法？A. 主成分分析B. 图像增强C. 图像去噪D. 图像重建5.以下哪种方法常用于人脸识别？A. 支持向量机B. 卡方检验C. 高斯模型D. 卷积神经网络二、简答题1.请解释图像对比度是什么，并简要说明如何增加图像对比度。
图像对比度指的是图像中灰度级之间的差异程度，即图像中亮度的变化程度。
增加图像对比度可以通过以下方法实现：- 直方图均衡化：通过将图像的灰度级重新分布，使得灰度级更均匀地覆盖整个灰度范围，从而增加图像的对比度。
- 对比度拉伸：通过线性或非线性变换，将图像的灰度级重新映射到一个更大的范围，从而增强图像的对比度。
- 局部对比度增强：根据图像的局部特性，使用不同的增强方法对不同的区域进行处理，以增加图像的局部对比度。
2.请解释模板匹配算法的原理，并简要说明其在计算机视觉中的应用。
模板匹配算法是一种基于相似度的图像匹配方法，其原理是通过计算图像中不同位置与给定模板之间的相似度，找到与模板最相似的位置。
模板匹配算法的步骤如下：- 定义相似度度量标准：通常使用均方差、相关性等指标来度量图像之间的相似度。
- 将模板与图像进行滑动窗口匹配：在图像中使用一个固定大小的窗口滑动，并计算窗口内的图像与模板之间的相似度。
- 找到最相似的位置：记录每个窗口位置的相似度值，找到相似度最高的位置，即为与模板最匹配的位置。
模板匹配算法在计算机视觉中的应用广泛，例如目标检测、人脸识别、手势识别等领域。
通过与已知模板进行匹配，可以实现对图像中目标物体的识别和定位。
模式识别考题
1. PCA 基本原理及应用场景3.1 PCA 基本原理：a. 基本思想：对于高维数据来说，各维之间存在一定程度的相关性，PCA 将高维数据投影到较低维空间中，用少数几个不相关的变量来表示原数据。
为体现出原始数据的主要特征，应使得降维后的数据方差尽可能大（信息量与方差成正比）、均方误差尽可能小。
b.分析问题：1)将D 维数据集{x n }，n=1,…,N 降至M 维2)假设S 有D 个特征值，降成M 维即挑选前M 个较大的特征值，它们所对应的特征向量构成投影矩阵。
C ．PCA 具体步骤：1）求{x n }的协方差矩阵S2）求S 的特征值和特征向量3）将特征值从大到小排序，选择前M 个特征值所对应的特征向量构成投影矩阵。
3.2 PCA 应用场景：通过PCA 降维后，新生成的分量正交，用它来表示原矢量均方误差最小，同时使得变换后矢量的能量更集中。
PCA 能有效去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维后，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。
PCA 被广泛应用于多个领域，如特征选择，人脸识别中“特征脸”的提取，图像信息压缩等。
2. K-Means 基本原理及应用场景4.1 K-Means 基本原理：K-Means 是划分聚类中的经典算法，它基于期望最大化的思想，通过不断地调整样本的类别，使得准则函数(误差平方和)达到最小。
具体步骤如下：输入：N 个样本，要生成的类别数目c输出：c 个聚类1) 初始化：选择c 个代表点p 1, p 2, …,p c2) 建立c 个空聚类列表：K 1, K 2, …,K c3) 计算每个样本与代表点的距离，再按照最小距离法则逐个对样本x进行分类，将样本划分到聚类列表中4) 计算准则函数J ，并根据聚类列表(K i )计算聚类均值(p i ) ，作为各聚类新的代表点（更新代表点）5) 若J 不变或代表点未发生变化，则停止。
否则转2。
1(,)i c i i x K J x p δ=∈=∑∑K-Means 算法对初始聚类中心敏感，采用密度法、随机N 次抽样等方法选择代表点，能在一定程度上改善聚类的质量，提高聚类速度。
(完整word版)模式识别试题及总结
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：模式采集、特征提取与选择和模式分类。
2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。
3、聚类分析算法属于（1）；判别域代数界面方程法属于（3）。
（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（4）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）（3）（4）。
（1）（2） (3)(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（2）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（1）；线性可分、不可分都适用的有（3）。
（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）（2）（4）。
（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)9、影响层次聚类算法结果的主要因素有（计算模式距离的测度、（聚类准则、类间距离门限、预定的类别数目））。
10、欧式距离具有（ 1、2 ）；马式距离具有（1、2、3、4 ）。
（1）平移不变性（2）旋转不变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性11、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是（正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。
大学模式识别考试题及答案详解完整版
大学模式识别考试题及答案详解HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】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：模式采集、特征提取与选择和模式分类。
2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。
3、聚类分析算法属于（1）；判别域代数界面方程法属于（3）。
（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（4）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）（3）（4）。
（1）（2） (3)(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（2）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（1）；线性可分、不可分都适用的有（3）。
（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）（2）（4）。
（1）({A, B}, {0, 1}, {A01, A 0A1 , A 1A0 , B BA , B 0}, A)（2）({A}, {0, 1}, {A0, A 0A}, A)（3）({S}, {a, b}, {S 00S, S 11S, S 00, S 11}, S)（4）({A}, {0, 1}, {A01, 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。
答：（1）分类准则，模式相似性测度，特征量的选择，量纲。
（2）证明：(2分)(2分)(1分)设，有非奇异线性变换：(1分)(4分)三、(8分)说明线性判别函数的正负和数值大小在分类中的意义并证明之。
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1.举一个实际例子说明下列分类器之一的基本思想,算法步骤和执行结果:
(1)Fisher线性判别 (2)MSE准则下的线性分类器
(3)分段线性分类器 (4)近邻法
2.简要写出C-均值方法及模糊C均值方法的基本思路和算法步骤
3.试举一个实际模式识别问题的例子说明在整个模式识别系统中特征选择与提取所起的作用.
4.设有一个三类分类问题,我们只有其中的两类训练样本,同时还有一个包
含三类在内的未知样本集,试讨论如何处理此问题.
5.试用500左右的文字简要总结本课所学内容.(交报告的同学可以不做此题)
1、给了男生女生的身高体重数据【用表格给出，此处略】
1）请用最大似然法估计概率密度函数，然后用最小风险Bayes决策进行判断。
请写出每一步的计算步骤结果，给出最后的判别函数。
2）用Dendrogram方法进行聚类。
给出树的结构和距离矩阵。
2、解答题
1）请阐述Bayes决策与Fisher线性判别的区别与联系
2）请简述C－均值聚类的基本思想
3、论述题
现有Jazz和Rock两类音乐样本，已经分好类，并且按mp3格式储存。
从音乐数据以外的部分，如音乐标题等无法获取分类信息。
先需要设计一套软件实现两种
音乐的自动划分。
请简述你的方案。
一。
给出了一组男生女生的身高体重数据（各十组），作为样本集
然后给出了6组数据的测试集。
给出了决策风险矩阵
1。
用最小风险bayes决策做分类器,并分类（学号单号用身高，双号用体重） 18分
2。
对测试集数据用分级聚类的方法聚类，要求写出距离矩阵和聚类树（同样单号用身高...） 12分
二。
简答
1。
概率密度函数的参数估计和非参数估计的原理和特点。
分别说明最大似然估计和Panzen窗法的条件和影响因素。
20分
2。
C均值聚类和模糊C均值聚类的原理 20分
三。
综合
1。
描述怎么建立一种方法对文本内容进行分类，比如分成军事，科技，教育等。
描述从数据获取到特征选择到建立分类器等过程的方法等。
30分
1. 10% 简述最小错误率Bayes分类器的原理和适用范围
2. 10% 什么是非类器的错误率？如何估计？
简述两类错误率的概念，以及如何控制两类错误率的影响？
3. 10% 写出英文全称
模式识别似然函数非监督学习非参数估计
SVM MLP PCA MDS(必杀!) k-NN SOM
4. 10% 无邻域相互作用的SOM的准则函数？(记不清怎么说的了..)
5. 15% 学号末两位和为奇数用身高数据，为偶数用体重数据
体重： 55 57 67 68 50
进行平均距离分级聚类，给出分类树，给出每级的距离矩阵。
聚为几类合适？为什么？
6. 15% 参数估计和非参数估计的概念？最大似然估计和Parzen窗法的原理？
如何估计错误率？
7. 20% 以下线性分类器的设计原理？各自特性，联系？
A) 最小距离分类器 B) Fisher线性分类器
C) 感知准则函数分类器 D) 线性SVM
8. 10% 给出一个模式识别的实例。
1. 30%
写出英文全称并解释相应的概念或者方法的原理
a)非参数估计 b)非监督模式识别
c)最大似然估计 d)MDS
e)推广能力 f)kNN
2. 8%
如果用kNN来解决作业中的男女生训练样本问题，那么你如何选择k？简述理由
3. 12% 无邻域相互作用的SOM的相当于是优化什么目标函数，写出目标函数。
4. 20%
1)8%
简述两类错误率的概念，并由此谈一谈最小风险错误率Bayes分类器的原理？
2)6%
怎么把最小风险的概念引入线性SVM中（考虑线性不可分的情况），尝试写出公式
3)6%
怎么把最小风险的概念引入Fisher线性判别中，简述一下。
5. 30%
现在先要建立一种针对不同用户的文本邮件分类系统，比如分成私人邮件，公务邮件等。
描述怎么建立，课上讲的哪些方法和概念可以用到？
1 写出英文全称，中文，100字简述 5*6=30
a)Hierachical Clustering
b)MLP
c)Nonparametric Estimation
d)SVM
e)Fisher's Linear Discriminant Analysis
2 200字简述 4*5=20
a)最小距离分类器何时是最优分类器？
b)写出最小距离分类器，分段线性判别，最近邻法的关系
c)写出决策树和随机森林的关系，以及为什么要有随机森林
d)写出K-L变换和PCA的关系
3 1*5=5
构造两类分类器，100个训练数据，使用K近邻法，如何选择K，给出一个合适的K，说明理由
4 1*15=15
SOM若没有邻域作用，则变成什么算法？写出该算法的目标函数，算法基本步骤
5 1*30=30
综合题。
文本自动分类的原理性设计，例举本科所学内容和概念能在这个设计上怎么体现
附加题，最多10分，全卷不会超过100分
说明两类错误率。
在SVM线性不可分的情况下，如何把最小风险的概念引入SVM，对目标函数应该怎样修正。
--
B:
1/前三个只顺序不一样，另外两个是PCA和Random Forest
:
: 2
记不太清了，貌似有个SVM的原理？
写出特征提取和fisher线性判别的关系
1.（30'）简要介绍下列概念
·ROC曲线
·交叉验证
·似然函数
·特征选择与提取
·推广能力
·随即森林
2.（30’）简述Fisher线性判别方法的基本原理并讨论如何在Fisher线性判别中实现最小风险的分类决策。
3.（20’）简述C-均值方法的基本原理，并讨论在什么情况下此方法比较适用。
4.（20’）SVM与多层感知器都可以实现非线性分类，试讨论它们在原理上的联系与区别。
5.（没有分）给课程提建设性建议。
2010
1写出中文意思并简述概念，缩写要先写出全称
Clustering, PCA, Generalization Ability ,Cross Validation
2两道任选一道
（1）最小分类风险决策的基本思想；简述Fisher线性判别方法或者SVM的基本原理并讨论如何在其中实现最小风险的分类决策。
（2）总结非监督模式识别方法，简述它们的基本思路、之间的关系和特点。