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文档简介

1、 模式识别导论大作业（2015-2016第一学期）姓 名×××学 号××××××任课教师×××南京航空航天大学年 月 日南京航空航天大学一、 K均值聚类1. 功能描述： 2. 带注释的源代码3. 分类结果4. 对K均值聚类算法的分析二、 线性分类器设计以第一题的分类结果作为样本集，首先选取训练集与测试集（训练集大概是整体样本的2/3），请分别给出三个类别的训练集与测试集包含的样本编号：1. 设定分类规则（一对多还是一对一），并利用迭代法在训练集上设计线性分类器（给出惩罚系数）

2、，给出判别函数。同时将测试集中的数据代入判别函数，给出测试的准确率；2. 设定分类规则（一对多还是一对一），并利用Fisher法在训练集上设计线性分类器，给出判别函数（给出各类的类间离散度矩阵与类内离散度矩阵等参数）。同时将测试集中的数据代入判别函数，给出测试的准确率；3. 对上述的两种算法进行分析三、 贝叶斯决策保持第二题中已选择的训练集与测试集不变，将所有的样本从4维降低为两维（随机选取两维），将训练集的所有样本点在二维坐标系下标注出来，注意不同的类别用不同形状的点加以区分。1. 利用贝叶斯决策与训练集设计分类器，写出判别函数与判别规则。2. 将判别函数作用于测试集，在二维坐标系下将测试集

3、的数据标注出来，注意不同的类别用不同形状的点加以区分，用深浅不同的灰度表示错分与正确分类的样本点，给出分类的准确率。3. 实验结果分析四、 特征选择1. 保持第二题中已选择的训练集与测试集不变，利用特征选择算法，将样本从4维特征空间降至2维特征空间。给出特征选择的依据与算法过程。并将训练集的所有样本点在二维坐标系下标注出来，注意不同的类别用不同形状的点加以区分。2. 依然利用贝叶斯决策和训练集设计分类器，写出判别函数。3. 将判别函数作用于测试集，在二维坐标系下将测试集的数据标注出来，注意不同的类别用不同形状的点加以区分，用深浅不同的灰度表示错分与正确分类的样本点，给出分类的准确率4. 实验结果分析五、 系统设计1. 任务描述：设计一个模式识别系统，可以识别笔、直尺与橡皮。2. 基本要求：按照统计类模式识别的基本步骤，从数

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