计算题

已知两个一维模式类别的类概率密度函数为：

求0-1代价Bayes判决函数

问答题设两类样本的类内散布矩阵分别为，两类的类心分别为，试用fisher准则求其决策面方程。

问答题为什么说经主分量分析后，消除了各分量之间的相关性。

问答题主分量分析或称K-L变换，它的最佳准则是什么？

问答题求该数组的两个主分量。

问答题协方差矩阵中各元素的含义。

问答题试说明Mahalanobis距离平方的定义，到某点的Mahalanobis距离平方为常数的轨迹的几何意义，它与欧氏距离的区别与联系

问答题用下列势函数： 求解以下模式的分类问题：  ω1：{（0 1）T，（0 -1）T}   ω2：{（1 0）T，（-1 0）T}

问答题用二次埃尔米特多项式的势函数算法求解以下模式的分类问题：ω1：{（01）T，（0-1）T}ω2：{（10）T，（-10）T}

问答题用LMSE算法求下列模式的解向量：ω1：{（000）T，（100）T，（101）T，（110）T}ω2：{（001）T，（011）T，（010）T，（111）T}

问答题采用梯度法和准则函数： 式中实数b〉0，试导出两类模式的分类算法。

问答题用多类感知器算法求下列模式的判别函数：ω1：（-1-1）T，ω2：（00）T，ω3：（11）T

问答题用感知器算法求下列模式分类的解向量w：ω1：{（000）T，（100）T，（101）T，（110）T}ω2：{（001）T，（011）T，（010）T，（111）T}

问答题两类模式，每类包括5个3维不同的模式，且良好分布。如果它们是线性可分的，问权向量至少需要几个系数分量？假如要建立二次的多项式判别函数，又至少需要几个系数分量？（设模式的良好分布不因模式变化而改变。）

问答题设d1（x），d2（x）和d3（x）是在多类情况3的条件下确定的，绘出其判别界面和每类的区域。

问答题设为多类情况2，并使：d12（x）=d1（x），d13（x）=d2（x），d23（x）=d3（x）。绘出其判别界面和多类情况2的区域。