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,已知两类问题的样本集中，有两个样本。 属于类， 属于类，对它们进行增广后，这两个样本的增广样本分别为 =_, =_。 广义线性判别函数主要是利用_原理解决_问题，利用广义线性判别函数设计分类器可能导致_。 线性分类器设计步骤？ 线性判别函数g(x)的几何表示是：点x到决策面H的_。,增广样本向量使特征空间增加了_（一、二、三、大于三）维，但样本在新的空间中保持了样本间的_不变，对于分类效果也与原决策面相同。 在新的空间中决策面H是坐标_。,习题,Fisher准则的基本原理为：找到一个最合适的投影轴，使_在该轴上投影之间的距离尽可能远，而_的投影尽可能紧凑，从而使分类效果为最佳。 Fisher准则函数的定义为 =_。 Fisher方法中，样本类内离散度矩阵Si与总类内离散度矩阵Sw 分别为_和_。 Fisher方法主要利用投影向量w，将所有d维样本x投影的一维样本y（即，y=wTx）来实现对样本的有效分类。已知一维样本类间离散度 ，d维样本类间离散度矩阵为 ，证明它们之间的关系为,利用Lagrange乘子法使Fisher线性判别的准则函数极大化，最终可以得到的判别函数权向量 = _。 叙述Fisher算法的基本原理。 Fisher准则函数的定义为 。试利用Lagrange乘子法使Fisher线性判别的准则函数极大
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