已知样本集呈现正态分布,采用基于最小错误率的贝叶斯决策方法,编程待定样本x=(2,0)T的类别,并画出分界线。
问答题设有如下两类样本集,其出现的概率相等: ω1:{(0 0 0)T,(1 0 0)T,(1 0 1)T,(1 1 0)T} ω2:{(0 0 1)T,(0 1 0)T,(0 1 1)T,(1 1 1)T} 用K-L变换,分别把特征空间维数降到二维和一维。
问答题设有如下三类模式样本集ω1,ω2和ω3,其先验概率相等,求Sw和Sbω1:{(1 0)T,(2 0)T,(1 1)T} ω2:{(-1 0)T,(0 1)T,(-1 1)T} ω3:{(-1 -1)T,(0 -1)T,(0 -2)T}
问答题怎样利用朴素贝叶斯方法获得各个属性的类条件概率分布?
问答题模式识别系统主要由哪些部分组成?
问答题设X={x1,x2,x3,x4,x5,x6},标准模型由以下模糊集合表示:
问答题假设两类模式服从如下的正态分布:
问答题设语言L(G)的正样本集R+={101,111},试推断出余码文法Gc。
问答题两类样本的均值矢量分别为m1=(4,2)T和m2=(-4,-2)T,协方差矩阵分别为:,两类的先验概率相等,试求一维特征提取矩阵。
问答题已知二维样本:
问答题现有样本集:,试用K-means{C-均值}算法进行聚类分析(类数C=2),初始聚类中心为(0,0)T、(0,1)T。
问答题假设两类模式服从如下的正态分布: 求使最大化的一维特征空间的变换矢量。
问答题使用Fisher线性判别方法给出这两类样本的分类面。
问答题用K-L变换求其二维特征空间,并求出其特征空间的坐标轴。
问答题请分析两种结果的异同及原因。
问答题试对该细胞x基于最小风险的贝叶斯决策方法进行分类。