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模式识别实验报告

模式识别。13组。组员。模式识别实验一报告。正态分布的分类器设计。2.能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识。3.熟悉单元和多元正态分布分类器、判别函数。三、实验原理。实验课程名称。实验过程。实验结果。

模式识别实验报告Tag内容描述：<p>1、院系：计算机科学学院专业：智能科学与技术年级： 2012 级课程名称：模式识别组号： 13组组员：徐灿马卿指导教师：孙阳光老师 2014年12月30日年级2012级学号20122138552012213875专业智能科学与技术姓名徐灿马卿实验时间2014.10.8实验地点9#206实验名称用身高和/或体重数据进行性别分类的实验实验类型设计型综合型创新型实验目的或要求基本要求：用PR_Exp1_Data_1.TXT 和PR_Exp1_Data_2.TXT 的数据作为训练样本集，建立Bayes 分类器，用PR_Exp1_Data_3.TXT测试样本数据对该分类器进行测试。调整特征。</p><p>2、模式识别实验一报告正态分布的分类器设计一、实验目的：1.对模式识别有一个初步的理解2.能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识3.熟悉单元和多元正态分布分类器、判别函数二、实验条件：matlab软件三、实验原理：对于具有多个特征参数的样本，其正态分布的概率密度函数可定义为式中，是维行向量，是维行向量，是维协方差矩阵，是的逆矩阵，是的行列式。本实验我们采用最小错误率的贝叶斯决策，使用如下的函数作为判别函数其中为类别发生的先验概率，为类别的类条件概率密度函数。由其判决规则，如果使对一切成立，则将。</p>

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