模式

问答题随机生成20个样本，每个样本有3个特征，使用C均值法将样本分为2类。

问答题某城市细胞识别中两类先验概率分别为：正常状态：P（ω1）=0.9；异常状态：P（ω2）=0.1。一系列观察值为x的待观察细胞： P（x▏ω1）P（x▏ω2）类条件概率分布正态分布分别为（-2，0.25）（2，4）。决策表为λ11=0，λ12=6，λ21=1，λ22=0。用最小风险贝叶斯分类器分为1和2两类。

问答题已知欧氏三维空间中两类9个训练样本。ω1：{（-10）T，（-20）T，（-21）T，（-2-1）T}ω2：{（11）T，（20）T，（1-1）T，（21）T，（22）T}1：用最近邻法编程求样本（0 0）T的分类，并画出分界线。 2：用k近邻法编程求样本（0 0）T的分类，取K=5，7，9。

问答题编程实现下列样本的fisher法分类：ω1：{（0 0 0）T，（1 0 0）T，（1 0 1）T，（1 1 0）T}ω2：{（0 0 1）T，（0 1 1）T，（0 1 0）T，（1 1 1）T}

问答题已知四个训练样本 w1={（0，0），（0，1）}、w2={（1，0），（1，1）}使用感知器固定增量法求判别函数设w0=（1，1，1，1）、ρ=1 要求编写程序，写出判别函数，并打出图表。

问答题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：