问答题对一副道路图像,希望把道路部分划分出来,可以采用以下两种方法: 1.在该图像中分别在道路部分与非道路部分画出一个窗口,把在这两个窗口中的象素数据作为训练集,用Fisher准则方法求得分类器参数,再用该分类器对整幅图进行分类。 2.将整幅图的每个象素的属性记录在一张数据表中,然后用某种方法将这些数据按它们的自然分布状况划分成两类。因此每个象素就分别得到相应的类别号,从而实现了道路图像的分割。试问以上两种方法哪一种是监督学习,哪个是非监督学习?
问答题试列举线性分类器中最著名的三种最佳准则以及它们各自的原理。
问答题试述动态聚类与分级聚类这两种方法的原理与不同。
问答题试说明用监督学习与非监督学习两种方法对道路图像中道路区域的划分的基本做法,以说明这两种学习方法的定义与它们间的区别。
问答题试问“模式”与“模式类”的含义。如果一位姓王的先生是位老年人,试问“王先生”和“老头”谁是模式,谁是模式类?