线性分类器及非线性分类器-OK.pdf

第二讲 线性分类器.pdf 《模式识别》讲义2011 版：第二讲 线性分类器 第二讲 线性分类器 一、判别函数 1、决策论方法在模式识别中，如果根据模式特征信息，按照决策论的思路，以一定的数量规则来采取不同的分类决策，将待识别的模式划分到不同的类别中去，就称为模式识别的决策论方法。在决策论方法中，特征空间被划分成不同的区域，每个区域对应一个模式类，称为决策区域。当我们判定待识别的模式位于某个决策区域时，就判决它可以划归到对应的类别中。

2017-05-06 约5.25万字 27页立即下载

机器学习课件 6.4非线性支持向量机分类器与核函数.pdf 非线性SVM分类器与核函数 非线性支持向量机分类器 非线性支持向量机非线性超平面 •基于Mercer核展开定理，通过用内积函数定义的非线性变换，将输入空间映射到高维特征空间（Hilbert空间），在这个高维空间中寻找输入变量和输出变量之间的关系。核方法核函数 ,∈ 核函数：对所有核函数K满足： ,=⋅ 这里从到特征空间H的映射。凡是满足Mercer定理的函数都可以作为支持向量机的核函数核函数 •已知映射函数，通过内积求得核函数K，不用构造映射函数能否直接判断一个给定的函数是否是核函数K？或者说K满足什么条件才是核函数？ K:R 正定核的充要条件：设是对称函数，则K（x,

2025-04-03 约3.47千字 14页立即下载

较为完整的非线性软间隔SVM分类器算法-数据挖掘中的新方法).pdf

2017-06-03 约小于1千字 11页立即下载

工学线性二次分类器.pptx 2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;2019/10/26;201

2019-11-03 约8.71千字 238页立即下载

5第五章 线性分类器(几何分类器).ppt 5.1 几何分类器的基本概念 5.2 线性判别函数 5.3 线性判别函数的实现 5.4 感知器算法 5.5 最小平方误差算法(LMSE) 5.6 Fisher分类 5.7 非线性判别函数 5.1 几何分类器的基本概念线性可分情况线性不可分情况 5.2 线性判别函数两个特征 2) 三个特征 3) 三个以上特征

2015-12-23 约6.19千字 80页立即下载

5第五章 线性分类器(几何分类器)详解.ppt 5.1 几何分类器的基本概念 5.2 线性判别函数 5.3 线性判别函数的实现 5.4 感知器算法 5.5 最小平方误差算法(LMSE) 5.6 Fisher分类 5.7 非线性判别函数 5.1 几何分类器的基本概念线性可分情况线性不可分情况 5.2 线性判别函数两个特征 2) 三个特征 3) 三个以上特征

2016-03-27 约6.19千字 80页立即下载

ch4_4多类模式的线性分类器.ppt 4.5 多类模式的线性分类器 多类模式的线性分类器 设有一个多类分类问题(c类)，这时需要构造c个线性判别函数：决策规则为：若则多类模式的线性分类器 下面将感知器准则函数单样本修正法推广至c类分类的情形。设初始权向量为。若在训练过程中的第k此迭代时，所用样本为，且，分别计算。多类模式的线性分类器 然后按照下列规则修正权向量：若

2017-08-09 约字 8页立即下载

基于Fisher准则的线性分类器设计.doc 基于Fisher准则的线性分类器设计实验目的： 1. 进一步了解分类器的设计概念，能够根据自己的设计对线性分类器有更深刻地认识； 2. 理解Fisher准则方法确定最佳线性分界面方法的原理，以及乘子求解的原理。 1. PC微机一台和MATLAB软件。设有一个集合包含N个d维样本，其中个属于类，个属于类。线性判别函数的一般形式可表示成,其中。根据Fisher选择投影方向的原则，即使原样本向量在该方向上的投影能兼顾类间分布尽可能分开，类内样本投影尽可能密集的要求，用以评价投影方向的函数为：　其中：为类中的第个样本为类内离散度，定义为：为类间离散度，定义为：上面

2017-08-13 约6.45千字 8页立即下载

模式识别导论(三)-分类器的设计线性分类器的设计分段线性.ppt 第三章 分类器的设计 线性分类器的设计分段线性分类器的设计 非线性分类器的设计 §3-1 线性分类器的设计上一章我们讨论了线性判别函数形式为:g(x)=WTX 其中 X= (X1, X2…Xn) n维特征向量 W= (W1, W2 … Wn , Wn+1) n维权向量通常通过特征抽取可以获得n维特征向量，因此n维权向量是要求解的。求解权向量的过程就是分类器的训练过程，使用已知类别的有限的学习样本来获得分类器的权向量被称为有监督的分类。利用已知类别学习样本来获得权向量的训练过程如下已知x

2017-08-16 约1.14万字 49页立即下载

模式识别导论(三)ppt—分类器的设计线性分类器的设计分段线性.ppt 第三章 分类器的设计; §3-1 线性分类器的设计;利用已知类别学习样本来获得权向量的训练过程如下;利用方程组来求解权向量对二类判别函数g(x) = W1X1+ W2X2 +W3 已知训练集：Xa, Xb, Xc, Xd且当 (Xa, Xb) ∈W1时 g(x)＞0 当 (Xc, Xd) ∈W2时 g(x)＜0 设 Xa = (X1a, X2a)T Xb = (X1b, X2b)T Xc = (X1c, X2c)T Xd = (X1d, X2d)T 判别函数可联立成： X1aW1+ X2aW2+ W3＞0 ① X

2017-04-16 约7.93千字 49页立即下载

作业二基于Fisher准则线性分类器设计.doc 作业二 Fisher线性判别分类器 一实验目的本实验旨在让同学进一步了解分类器的设计概念，能够根据自己的设计对线性分类器有更深刻地认识，理解Fisher准则方法确定最佳线性分界面方法的原理，以及Lagrande乘子求解的原理。二实验条件 Matlab软件三实验原理线性判别函数的一般形式可表示成　　其中根据Fisher选择投影方向W的原则，即使原样本向量在该方向上的投影能兼顾类间分布尽可能分开，类内样本投影尽可能密集的要求，用以评价投影方向W的函数为：　　　　上面的公式是使用Fisher准则求最佳法线向量的解，该式比较重要。另外，该式这种形式的运

2018-10-10 约字 5页立即下载

实验二Fisher线性判别准则设计分类器.doc Fisher线性判别准则设计分类器 1)编程实现算法 #include stdio.h #include math.h #include stdlib.h #define trainingnum 100 #define testingnum 100 #define feadim 2 #define N1 50 #define N2 50 double s1[feadim][feadim],s2[feadim][feadim];//两类样本类内离散度 double m1[feadim][1],m2[feadim][1]; //两类样本的均值 double insw[feadim][feadim]

2017-08-08 约字 8页立即下载

机器学习课件 6.3线性支持向量机分类器.pdf 线性支持向量机分类器 线性支持向量机分类器 线性可分情况 ,∈,∈−⋯, •设线性可分的训练样本分类超平面：+ 两类样本： +对于= +−对于=− =+=+− 线性支持向量机分类器 •超平面H1到原点的距离：|‖ 超平面H2到原点的距离：|−‖ ‖ •分类间隔｜H1H2｜分类间隔最大就是使‖最小构造拉格朗日函数求解约束的二次规划问题： ‖ +−⋯, H、H上的训练样本点称作支持向量（supportvector，SV） 12 线性支持向量机分类器 2l ||w|| L(w,b,)[ywxb1] •构造Lagrange函数：iii 2i1 利用Lagrange优化方法，将

2025-04-07 约4.14千字 7页立即下载

2018-03-06 约1.25万字 4页立即下载

2-贝叶斯分类器.ppt 第二章贝叶斯分类器 2.1 最小错误率判别规则 2.2 最小风险判别规则 2.3 分类器的错误率 2.4 奈曼-皮尔逊判别规则 2.5 最小最大判别规则引言模式识别的分类问题就是根据待识别对象的特征向量值及其它约束条件将其分到某个类别中去。统计决策理论是模式分类问题的基本理论之一,它对模式分析和分类器的设计有着实际的指导意义,贝叶斯(Bayes)决策方法是统计模式识别中的一个重要方法,是处理模式分类问题的基本理论之一。本章要讨论的贝叶斯分类器在统计模式识别中被称为最优分类器。例1 癌细胞识别问题: 如何区分正常细胞与癌细胞? 采用贝叶斯方法必须满足下列两个条件:

2016-06-15 约1.28万字 66页立即下载