北邮模式识别课堂作业.ppt

模式识别作业1..docx 作业一%采用欧氏距离 clear all;close all;clc;image=imread(d:\1.jpg);%读入图片k=2;%设置为2类oldimage=image;image=double(image);%图像数据转为double型copy=image; %将图像初始数据复制到copy中 image=image(:); %降维 s=length(image);%ima的长度%建立灰度直方图max=max(image);h=zeros(1,max);%初始化hc=zeros(1,max);

2017-01-27 约2.22千字 7页立即下载

模式识别作业三.docx 第三次模式识别作业（3、4、5章）第3 章1. 分别写出在以下两种情况(1) (2)下的最小错误率（基本的）贝叶斯决策规则。答：判别函数为：g(x)=p(w1)·p(x|w1)- p(w2)·p(x|w2)(1)当时，g(x)= p(w1)- p(w2)所以(2) 当时，g(x)= p(x|w1)- p(x|w2)所以2.两类的一维模式，每一类都是正态分布，其中。设这里用0-1代价

2017-06-02 约2.55千字 15页立即下载

2018-09-08 约5.03千字 10页立即下载

模式识别大作业-k近邻.doc 姓名：学号：题目对sonar和wdbc中数据表分类实验结果表表1 实验数据维数个数wdbc 2 30 =357 =212 sonar 2 60 =98 =110 解：实验结果准确率 Sonar 0.5569 Wdbc 0.8514 K-Means聚类算法一.算法思想 K-均值算法的主要思想是先在需要分类的数据中寻找K组数据作为初始聚类中心，然后计算其他数据距离这三个聚类中心的距离，将数据归入与其距离最近的聚类中心，之后再对这K个聚类的数据计算均值，作为新的聚类中心，继续以上步骤，直到新的聚类中心与上

2016-12-24 约6.98千字 10页立即下载

模式识别作业开题.pptx 基于OpenCV的人脸检测系统汇报人：李珍 S315060014 指导老师：刘海波提纲背景研究现状研究目的研究内容系统简介遇到问题进度一、背景人脸检测最初来源于人脸识别，是指对于任意一副给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸。由于近年来计算机视觉的发展，人脸检测因为其具有直接、方便、友好等特点，其在安全系统验证、视频会议数字视频的处理、计算机视觉、人机交互等方面都有着重要的应用价值。其流程如下：输入图像图像预处理人脸检测输出结果二、研究现状目前，国外的很多国家展开对人脸检测的相关研究，主要有美国、欧洲国家，日本等，这些研究受到军方、警方及大公司的高度重视和资助

2016-12-07 约小于1千字 10页立即下载

参考模式识别作业二.pdf ：UI 实验1最小距离分类器 right：正确的分类结果。 sample:样本编号。 test:测试分类结果。 error：错误标识error 识别结果： right:1,sample:6,test:1 right:1,sample:7,test:1 right:1,sample:8,test:1 right:1,sample:9,test:1 right:1,sample:10,test:1 right:2,sample:16,test:2 right:2,sample:17,test:2 right:2,sample:18,test:2 right:2,sample:19,test:2 r

2025-03-24 约4.63万字 39页立即下载

模式识别大作业_许萌_.doc 第一题对数据进行聚类分析 1.题目要求用FAMALE.TXT、MALE.TXT和/或test2.txt的数据作为本次实验使用的样本集，利用C均值聚类法和层次聚类法对样本集进行聚类分析，对结果进行分析，从而加深对所学内容的理解和感性认识。 2.原理及流程图 2.1 C均值聚类法原理 C均值算法首先取定C个类别数量并对这C个类别数量选取C个聚类中心，按最小距离原则将各模式分配到C类中的某一类，之后不断地计算类心和调整各模式的类别，最终使各模式到其对应的判属类别中心的距离平方之和最小。 2.2 C均值聚类算法流程图图1.1 C均值聚类算法流程图 2.3 层次聚类算法原理 N个初

2017-03-26 约9千字 15页立即下载

模式识别综述作业.doc 模式识别综述“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。 1 模式识别基本概念与研究任务 模式识别(Pattern Recognition)是对感知信号（图像、视频、声音等）进行分析，对其中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。模式识别能力普遍存在于人和动物的认知系统，是人和动物获取外部环境知识，并与环境进行交互的重要基础。我们现在所说的模式识别一般是指用机器实现模式识别过程，是人工智能领域的一个重要分支。早期的模式识别研究是与人工智能和机器学习密不可分的，如

2017-12-18 约5.97千字 4页立即下载

模式识别作业模板.doc 模式识别导论大作业（2015-2016第一学期）姓名 ××× ×××××× 任课教师 ××× 南京航空航天大学 K均值聚类功能描述：带注释的源代码分类结果对K均值聚类算法的分析线性分类器设计以第一题的分类结果作为样本集，首先选取训练集与测试集（训练集大概是整体样本的2/3），请分别给出三个类别的训练集与测试集包含的样本编号：设定分类规则（一对多还是一对一），并利用迭代法在训练集上设计线性分类器（给出惩罚系数），给出判别函数。同时将测试集中的数据代入判别函数，给出测试的准确率；设定分类规则（一对多还是一对一），并利用Fisher法在训练集上设计线性分类器

2017-05-30 约1.14千字 6页立即下载

模式识别作业三——kl变换.doc 模式识别作业报告组员： 2011302265 孔素瑶2011302268 马征 2011302273 周昳慧实验要求用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为本次实验使用的样本集，利用K-L变换对该样本集进行变换，与过去用Fisher线性判别方法或其它方法得到的分类面进行比较，从而加深对所学内容的理解和感性认识。具体做法不考虑类别信息对整个样本集进行K

2017-08-08 约1.82千字 6页立即下载

模式识别大作业—Fisher_最近邻.doc 姓名：学号：题目对sonar和wdbc中数据表分类实验结果表方法法，降维用fisher判别：表1 实验数据维数个数wdbc 2 30 =357 =212 sonar 2 60 =98 =110 解：表2实验结果（）维wdbc 0.95072 0.93283 sonar 0.68608 0.72499 一、Fisher线性判别 Fisher判别法的基本思想是寻找一个最好的投影方向，在这个方向的直线上，d维样本的投影能分开的最好。问题是如何根据实际情况找到这条最好的、最易于分类的投影线。这就是fisher法所要解决的基本问题。一维空间的Fisher线性判别函数为：

2017-08-05 约7.49千字 14页立即下载

模式识别作业三——kl变换.doc 模式识别作业报告组员： 2011302265 孔素瑶2011302268 马征 2011302273 周昳慧实验要求用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为本次实验使用的样本集，利用K-L变换对该样本集进行变换，与过去用Fisher线性判别方法或其它方法得到的分类面进行比较，从而加深对所学内容的理解和感性认识。具体做法不考虑类别信息对整

2016-12-27 约1.95千字 6页立即下载

模式识别课程作业proj03-01.doc 模式识别理论与方法课程作业实验报告实验名称：Maximum-Likelihood Parameter Estimation 实验编号：Proj03-01 姓名：学号：规定提交日期：2012年3月27日实际提交日期：2012年3月27日摘要：参数估计问题是统计学中的经典问题，其中最常用的一种方法是最大似然估计法，最大似然估计是把待估计的参数看作是确定性的量，只是其取值未知。最佳估计就是使得产生已观测到的样本的概率为最大的那个值。本实验研究的训练样本服从多元正态分布，比较了单变量和多维变量的最大似然估计情况，对样本的均值、方差、协方差做了最大似然估计。实验结果

2017-06-21 约3.69千字 5页立即下载

模式识别第三章作业.doc 1. 在一个10类的模式识别问题中，有3类单独满足多类情况1，其余的类别满足多类情况 2。问该模式识别问题所需判别函数的最少数目是多少？答：25个判别函数。将10类问题看作4类满足多类情况1的问题，先将3类单独满足多类情况1的类找出来，再将剩下的7类全部划到第4类中。再对第四类运用多类情况2的判别法则进行分类，此时需要7*（7-1）/2=21个判别函数。所有一共需要4+21=25个判别函数； 2. 一个三类问题，其判别函数如下： d1(x)=-x1, d2(x)=x1+x2-1, d3(x)=x1-x2-1 (1) 设这些函数是在多类情况1条件下确定的，绘出其判别界面和每一个模

2016-11-27 约5.26千字 8页立即下载

模式识别大作业的要求模板.doc 教师评价优+ 良+ 中+ 及格+ 不及格+ 教师签名日期 2014. 优良中及格不及格优- 良- 中- 及格- 不及格- 模式识别*******（2号、宋体、1.5倍行距）中国矿业大学计算机科学与技术学院电子信息科学系班级：********，学号：*****，姓名：，****** 联系方法（QQ或手机）：*********，e-mail:********** 日期：2014 年 ** 月 ** 日 (以上4行信息均为，5号、宋体、单倍行距，英文和数字为字体为：Times New Roman) 1. 引言（黑体，3

2017-03-26 约5.87千字 6页立即下载