5 第五章 分类器的设计
模式识别线性判别函数.ppt
5.3 感知准则函数（Perceptron）
可以用梯度下降法求使Jp(a)最小的a*。
J (a)
J p (a)
p
a
( y) yYe
Ye 是被a所错分的样本集。
5.3 感知准则函数（Perceptron）
函数Jp(a)在某点ak的梯度▽Jp(ak)是一 个向量，其方向是Jp(a)增长最快的方向， 而负梯度是减小最快的方向。 ∴ 沿梯度方向→极大值
yi
5.3 感知准则函数（Perceptron）
二．感知准则函数及其梯度下降算法
设有一组样本y1, …, yN（规范的 增广样本向量）。目的是求一a*，使 得a*Tyi>0, i=1, 2, …, N。
5.3 感知准则函数（Perceptron）
构造一个准则函数，
J
(a)
p
(aT
y)
yYe
希望根据给出的已知类别的训练样 本，确定参数w和w0.
5.1 引言
对分类器的性能 提出要求
利用各种
准则函数 目标函数
表示
使所确定的w和w0尽可能 满足这些要求。
对应于准则函数的最优化 （方法），求准则函数的
极值问题。
5.1 引言
线性判别函数分类的错误率可能比 贝叶斯错误率大，但它简单，容易实 现，它是P.R.中最基本的方法之一，人 们对它进行了大量的研究工作。
熟悉分类器的基本原理与使用方法
熟悉分类器的基本原理与使用方法近年来，随着机器学习技术的发展，分类器已成为一种常用的分类算法。
分类器的作用是根据已有的数据集来分类新的数据。
本文将重点介绍分类器的基本原理与使用方法。
一、分类器的基本原理分类器的基本原理是通过对已有的数据进行学习，建立分类模型，再利用该模型对新的数据进行分类。
具体而言，分类器分为两个阶段：1.训练阶段训练阶段是分类器的学习过程。
这个阶段我们需要准备好一组已经分类好的数据，即训练数据集。
分类器通过学习这些数据集中的种类和规律，建立分类模型，并对训练数据集的正确率进行训练。
分类器训练的目标是使分类模型对未知数据的分类准确率尽可能高。
2.测试阶段测试阶段是分类器应用模型将未知数据进行分类的过程。
在测试阶段中，我们需要将新的数据输入模型，让分类器根据模型对数据进行分类。
分类器会将新数据分到已知分类中，并给出分类概率值，这样我们可以根据概率值来判断分类标签是否正确。
二、分类器的使用方法分类器的使用步骤如下：1.准备数据集分类器需要用到已知分类的数据，所以我们需要准备好一个训练数据集。
在准备数据集时，我们需要注意以下几点：（1）数据集应该足够大，充分反映出数据的统计规律。
（2）数据集应该涵盖所有分类情况，尽量多样化。
（3）数据集应该保持一致性，避免数据集中出现错误或者不一致的情况。
2.选择分类器选择合适的分类器是分类任务的关键。
目前常用的分类器有：朴素贝叶斯分类器、决策树分类器、支持向量机分类器、逻辑回归分类器等。
在选择分类器时应考虑以下因素：（1）样本数量。
（2）样本维度。
（3）分类数据分布特征。
（4）分类准确性要求。
3.训练分类器在选择合适的分类器后，我们需要对分类器进行训练。
分类器学习的过程主要包括以下几个步骤：（1）导入数据。
（2）划分训练集和测试集。
（3）训练分类器。
（4）评估模型性能。
4.测试分类器训练完成后，我们需要对分类器进行测试。
在测试过程中，我们需要将新的数据输入训练好的分类模型，分类器将返回分类结果以及该结果的概率值。
第五章--数据处理和可视化表达-学业水平考试总复习
C.数据规模大
D.数据处理速度快
2某超市曾经研究销售数据，发现购买方便面的顾客购买火腿肠、卤蛋等商品的概率
很大，进而调整商品摆放位置。这种数据分析方法是（ C ）
A.聚类分析
B.分类分析
C.关联分析
D.回归分析
【典型例题】
3.小智通过网络问卷收集同学们课外阅读时间的百分比分布情况，下列可以用于分
析调查数据的是( A )
D. XML
【典型例题】
6.利用Python采集网络数据时，导入扩展库的关键字是import。（ A ）
7.从互联网产生大数据的角度来看，大数据具有的特征是“4V”特征：大量、多样、
高价值密度、低速。( B )
8.网络数据采集法主要通过网络爬虫或网站公开API的方式获取网络爬虫，从网页的
URL开始获取。( A )
Seaborn：关注统计模型的可视化，高度依赖Matplotlib Bokeh：实现交互式可视化，可通过浏览器呈现
【知识梳理】
一、认识大数据
（一）大数据的概念
大数据：无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行高效捕捉、管理和处理的数据集合，是需要 新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
A.饼图
B.折线图 C .动态热力图
D.词云图
4.下列关于大数据的特征，说法正确的是（ D ）。
A．数据价值密度高
B．数据类型少
C．数据基本无变化
D．数据体量巨大
5.网络数据采集法，主要通过网络爬虫或网站公开API的方式获取，网络爬虫从网页
的( A )开始获取。
A. URL
B. WWW C. HTML
（二）数据可视化表达的工具
基于机器学习的分类器设计与实现
基于机器学习的分类器设计与实现机器学习是一种能够让机器自动学习的技术，它通过大量数据的输入，让机器能够自己识别和分类不同种类的数据，并且具有不断优化自己的能力。
在现代社会中，基于机器学习的算法已经不断应用于各个领域，如自然语言处理、计算机视觉、物联网等等。
而分类器就是机器学习的其中一个应用方向之一。
分类器是一种能够将输入的数据进行不同类别的分类的算法，例如，对于图像分类问题，分类器可以将图像分为人、车、树等不同类别。
而在自然语言处理领域中，分类器可以将自然语言的基本成分进行不同种类的分类，例如，名词、动词、形容词等等。
机器学习中的分类器广泛应用于各种领域，例如，智能客服系统，图像识别等，其主要作用是实现对输入数据的自动分类和标记。
分类器的设计和实现主要分为三个步骤：选择算法，数据收集与处理以及模型训练与评估。
首先，针对不同的分类需求，选择合适的分类算法是非常关键的。
目前，常用的分类算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。
其中，朴素贝叶斯算法是一种基于统计学原理的分类算法，在自然语言处理中得到了广泛应用。
决策树算法是一种通过构建决策树来对数据进行分类的算法，其应用于图像识别和天气预测等领域。
支持向量机算法是一种基于线性分类器和几何形式的算法，其应用于文本分类和地图分类等领域。
选择合适的算法是算法设计与实现的第一步。
其次，数据收集与处理也是分类器设计的重要一环。
数据的质量和数量直接决定了分类器的性能。
对于分类器设计来说，通常需要收集一大批的训练数据，以便对分类器进行训练和测试。
在进行数据处理时，需要对训练数据进行去重、处理缺失值、异常值处理等操作，在数据预处理过程中会产生很多特征，而这些特征对分类器的性能有着重大的影响。
因此，如何对数据进行高效、准确的预处理是分类器设计的关键之一。
最后，模型训练与评估是建立分类器的最重要的一步。
在模型训练时，需要对训练数据进行分类器的训练，以达到最佳的效果。
训练完成后，需要对分类器进行测试，正式上线前，对模型进行评估和调试，确保模型的性能达到预期。
模式识别总结
模式识别压轴总结
另外，使用欧氏距离度量时，还要注意模式样本测量值的选取，应该是有效 反映类别属性特征（各类属性的代表应均衡） 。但马氏距离可解决不均衡（一个 多，一个少）的问题。例如，取 5 个样本，其中有 4 个反映对分类有意义的特征 A，只有 1 个对分类有意义的特征 B，欧氏距离的计算结果，则主要体现特征 A。
信息获取 预处理 特征提取与选择 聚类 结果解释
1.4 模式识别系统的构成 基于统计方法的模式识别系统是由数据获取， 预处理， 特征提取和选择， 分类决策构成
2
模式识别压轴总结
1.5 特征提取和特征选择 特征提取 (extraction)：用映射（或变换）的方法把原始特征变换为较少 的新特征。 特征选择(selection) ：从原始特征中挑选出一些最有代表性，分类性能最 好的特征 特征提取/选择的目的，就是要压缩模式的维数，使之便于处理。 特征提取往往以在分类中使用的某种判决规则为准则，所提取的特征使在 某种准则下的分类错误最小。为此，必须考虑特征之间的统计关系，选用 适当的变换，才能提取最有效的特征。 特征提取的分类准则：在该准则下，选择对分类贡献较大的特征，删除贡 献甚微的特征。 特征选择：从原始特征中挑选出一些最有代表性、分类性能最好的特征进 行分类。 从 D 个特征中选取 d 个,共 CdD 种组合。 － 典型的组合优化问题 特征选择的方法大体可分两大类： Filter 方法：根据独立于分类器的指标 J 来评价所选择的特征子集 S，然后 在所有可能的特征子集中搜索出使得 J 最大的特征子集作为最优特征子 集。不考虑所使用的学习算法。 Wrapper 方法：将特征选择和分类器结合在一起，即特征子集的好坏标准 是由分类器决定的，在学习过程中表现优异的的特征子集会被选中。
03聚类分析分类器的设计(k-means)
一．实验目的1、了解K-均值聚类算法的原理；2、掌握K-均值聚类算法的特点；3、掌握使用K-均值聚类算法解决实际问题的方法。
二．实验原理K-均值聚类算法简介k-means 算法，也被称为k-平均或k-均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。
它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立。
这一算法不适合处理离散型属性，但是对于连续型具有较好的聚类效果。
算法描述1.为中心向量c1, c2, …, ck 初始化k 个种子分组:2.将样本分配给距离其最近的中心向量，由这些样本构造不相交的聚类3.确定中心:用各个聚类的中心向量作为新的中心4.重复分组和确定中心的步骤，直至算法收敛 算法 k-means 算法输入：簇的数目k 和包含n 个对象的数据库。
输出：k 个簇，使平方误差准则最小。
三 实验步骤：1.为每个聚类确定一个初始聚类中心，这样就有K 个初始聚类中心。
2.将样本集中的样本按照最小距离原则分配到最邻近聚类3.使用每个聚类中的样本均值作为新的聚类中心。
4.重复步骤2.3直到聚类中心不再变化。
5.结束，得到K 个聚类将样本分配给距离它们最近的中心向量，并使目标函数值减小21},...,2,1{||||min j ni i k j p x -∑=∈更新簇平均值∑∈=iC x ii xC x 1计算准则函数E中国36.3 29.9 20.1 68.9 70.3 72 中国香港77.4 80.9 81.6 孟加拉国100 66 51.6 54.8 61 63.7 文莱10 8 8 74.2 76.2 77.1 柬埔寨84.5 78 64.8 54.9 56.5 58.9 印度80 68 57.4 59.1 62.9 64.5 印度尼西亚60 36 26.4 61.7 65.8 68.2 伊朗54 36 30 64.8 68.9 70.7 以色列10 5.6 4.2 76.6 79 80 日本 4.6 3.2 2.6 78.8 81.1 82.3 哈萨克斯坦50.5 37.1 25.8 68.3 65.5 66.2 朝鲜42 42 42 69.9 66.8 67 韩国8 5 4.5 71.3 75.9 78.5 老挝120 77 59 54.6 60.9 63.9 马来西亚16 11 9.8 70.3 72.6 74 蒙古78.5 47.6 34.2 62.7 65.1 67.2 缅甸91 78 74.4 59 60.1 61.6 巴基斯坦100 85 77.8 59.1 63 65.2 菲律宾41 30 24 65.6 69.6 71.4 新加坡 6.7 2.9 2.3 74.3 78.1 79.9 斯里兰卡25.6 16.1 11.2 71.2 73.6 75 泰国25.7 11.4 7.2 67 68.3 70.2 越南38 23 14.6 64.8 69.1 70.8 埃及66.7 40 28.9 62.2 68.8 71 尼日利亚120 107 98.6 47.2 46.9 46.8 南非45 50 56 61.9 48.5 50.7 加拿大 6.8 4.9 77.4 79.2 80.4 墨西哥41.5 31.6 29.1 70.9 74 74.5 美国9.4 6.9 6.5 75.2 77 77.8 阿根廷24.7 16.8 14.1 71.7 73.8 75 巴西48.1 26.9 18.6 66.6 70.4 72.1 委内瑞拉26.9 20.7 17.7 71.2 73.3 74.4 白俄罗斯20.1 15 11.8 70.8 68.6 捷克10.9 4.1 3.2 71.4 75 76.5 法国7.4 4.4 3.6 76.7 78.9 80.6 德国7 4.4 3.7 75.2 77.9 79.1 意大利8.2 4.6 3.5 76.9 79.5 81.1 荷兰7.2 4.6 4.2 76.9 78 79.7 波兰19.3 8.1 6 70.9 73.7 75.1 俄罗斯联邦22.7 20.2 13.7 68.9 65.3 65.6 西班牙7.6 4.5 3.6 76.8 79 80.8 土耳其67 37.5 23.7 66 70.4 71.5 乌克兰21.5 19.2 19.8 70.1 67.9 68 英国8 5.6 4.9 75.9 77.7 79.1澳大利亚8 4.9 4.7 77 79.2 81 新西兰8.3 5.9 5.2 75.4 78.6 79.9 4.1 读取数据%*************************读取数据，并进行标准化变换[X, textdata] = xlsread('examp09_04.xls'); % 从Excel文件中读取数据row = ~any(isnan(X), 2); % 返回一个逻辑向量，非缺失观测对应元素1，缺失观测对应元素0X = X(row, :); % 剔除缺失数据，提取非缺失数据countryname = textdata(3:end,1); % 提取国家或地区名称，countryname为字符串元胞数组countryname = countryname(row); % 剔除缺失数据所对应的国家或地区名称需要说明的是，原始数据中有缺失数据，从Excel文件中读入MATLAB后，数据矩阵中的缺失数据用NaN表示，通过查找NaN所在的位置即可剔除缺失数据。
机器学习中的分类器设计研究
机器学习中的分类器设计研究第一章引言机器学习是一种人工智能的分支，它研究如何使计算机能够自动地进行学习，从而使得计算机在处理现实世界中的复杂问题时具备智能。
分类器是机器学习中的一类算法，它可以把数据集按照一定规则分成不同的类别，通常用于模式识别、图像识别、文本分类等领域。
分类器的设计研究是机器学习中的一个重要课题，本文将从不同角度探讨分类器的设计研究。
第二章分类器的基本概念分类器是一种将输入数据映射到已知分类标签的算法。
以二分类为例，分类器需要完成以下两个任务：1. 给定训练样本，学习一个分类模型，使其能够对未知样本进行分类。
2. 给定测试样本，利用学习到的分类模型进行分类，以预测其所属类别。
在机器学习中，常用的分类器包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。
不同的分类器有不同的优缺点和适应场景，根据实际任务需求选择合适的分类器至关重要。
第三章分类器的设计方法分类器的设计方法可以分为两类：有监督学习和无监督学习。
有监督学习是指利用已知标签的训练样本和机器学习算法来学习分类模型的过程。
常用的有监督学习方法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。
这些算法都有着严格的数学基础，能够准确地对数据进行分类，在许多领域得到了广泛的应用。
无监督学习是指在没有已知标签的情况下通过机器学习算法来发现数据中的一些结构和模式，然后进行分类。
常用的无监督学习方法包括聚类、主成分分析等。
这些算法在实际应用中有一定的局限性，但在许多领域中仍有重要意义。
第四章分类器的性能评估分类器的性能评估是机器学习中一个重要的问题，直接决定了分类器的实际效果和实用价值。
常用的分类器性能评估指标包括准确率、召回率、精确率、F1值等。
准确率是指分类器分类正确的样本数与总样本数的比值。
召回率是指分类器正确识别正例样本的比例。
精确率是指分类器正确分类为正例的样本数与分类器分类为正例的总样本数的比率。
F1值是精确率和召回率的调和平均数，可以综合评估分类器的性能。
模式识别(5)
分段线性分类器的检验决策规则
例：图中所示样本利用局部训练法产生了H1与H2两个 超平面，将整个特征空间划分成R1、R2与R3三个决策 域。
模式识别
第五章非线性判别函数
§5.1 引言
线性判别函数：简单、实用，但样本集线性 不可分时错误率可能较大
问题线性不可分：
噪声影响 问题本身
采用非线性分类器 改变特征，使线性可分
新特征 非线性变换
§5.1 引言
由于样本在特征空间分布的 复杂性，许多情况下采用线 性判别函数不能取得满意的 分类效果。－非线性判别函 数 例如右图所示两类物体在二
§5.2基于距离的分段线性判别函数
❖例：未知x,如图：
❖先与ω1类各子类的均值比较，即 x m1l ，找一
个最近的 g1(x) x m12 与ω2各子类均值比较取
最近的 g2 (x) x m23 因g2(x)< g1(x) ，所以
x∈ω2类 。
m11
11
1 m12 2
22
m22 x
2 m12 1
具体做法往往是利用处于最紧贴边界的紧互对原型 对产生一初始分界面，然后利用交遇区进行调整， 这种调整属于局部性的调整。
局部训练法
具体步骤：
步骤一： 产生初始决策面
首先由紧互对原型对集合中最近的一对， 产生一个初
始决策面的方程。例如可由这两个原型的垂直平分平面作
为初始分界面，表示成H1； 步骤二： 初始决策面最佳化
这种方法要解决的几个问题是：
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。