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文档简介
11.3随机矢量的描述随机矢量:
在模式识别过程中,要对许多具体对象进行测量,以获得许多次观测值。每次观测值不一定相同,所以对许多对象而言,各个特征分量都是随机变量,即许多对象的特征向量在n维空间中呈随机性分布,称为随机矢量。21.3随机矢量的描述(一)随机矢量的分布函数:设为随机矢量,
为确定性矢量。
随机矢量的联合概率分布函数定义为:
式中表示括号中事件同时发生的概率。
31.3随机矢量的描述(一)随机矢量的分布函数:随机矢量的联合概率密度函数定义为:41.3随机矢量的描述51.3随机矢量的描述xp(x))(1wxp)(2wxp61.3随机矢量的描述71.3随机矢量的描述(二)随机矢量的数字特征:其中,的分量:式中,是的第个分量的边缘密度。随机矢量的均值矢量的各分量是相应的各随机分量的均值。81.3随机矢量的描述(二)随机矢量的数字特征:
⑵条件期望在模式识别中,经常以类别作为条件,在这种情况下随机矢量的条件期望矢量定义为91.3随机矢量的描述随机矢量的自协方差矩阵表征各分量围绕其均值的散布情况及各分量间的相关关系,其定义为:(二)随机矢量的数字特征:
⑶协方差矩阵
101.3随机矢量的描述111.3随机矢量的描述121.3随机矢量的描述(二)随机矢量的数字特征:⑷相关系数
由布尼亚科夫斯基不等式知:相关系数矩阵定义为:131.3随机矢量的描述141.3随机矢量的描述151.3随机矢量的描述161.3随机矢量的描述171.4正态分布181.4正态分布(1)一维随机变量的正态分布191.4正态分布201.4正态分布(2)随机矢量的正态分布正态分布随机矢量的概率密度函数定义为:211.4正态分布221.4正态分布(2)二维随机变量的正态分布231.4正态分布范例木板图象512×512d=3长度纹理亮度
c=2松木\桦木维数无限有限/很大R有限d不大c总结:模式识别过程d<<R<无限模式采集模式空间特征提取/选择类型空间分类特征空间客观世界
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