模式识别—支撑向量机.ppt
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模式识别支撑向量机.ppt
**广义线性判别函数第21页,共39页，星期六，2024年，5月**3.6支撑向量机一个例子第22页,共39页，星期六，2024年，5月**3.6支撑向量机X要变换到高维空间第23页,共39页，星期六，2024年，5月**3.6支撑向量机用X的函数表示这种变换第24页,共39页，星期六，2024年，5月**3.6支撑向量机用X的函数表示这种变换第25页,共39页，星期六，2024年，5月**3.6支撑向量机要做(m+2)(m+1)/2次乘法和加法第26页,共39页，星期六，2024年，5月**3.6支撑向量机第27页,共39页，星期六，2024年，5月**3.6支撑向量机第28页,共39页，星
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模式识别-支持向量机.doc
计算机模式识别报告
支持向量机
SVM的介绍
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Corinna Cortes和Vapnik[8]等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力 。
我们通常希望分类的过程是一个机器学习的过程。这些数据点是n维实空间
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模式识别支持向量机课件.ppt
*Requirements4and5aresatisfiedbydecomposingacontourintovisualparts.Thesatisfactionofrequirements1,2,3and6followsfromthefactthattheshapesofthepartsareabstractedasribbons,therepresentationofbodypartshapesandtheirrelationshipsisinvariantundertranslation,rotation,andscaling,andprobabilitydistributionsar
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模式识别随机向量的概率.ppt
?????????（1）如果B是事件则贝叶斯公式的形式为：（2）????????如果是两两互斥且完备的事件组A1，A2，…，AM中的一个事件，则（最优模式分类）（2）（3）第30页,共44页，星期六，2024年，5月(3)如果B是事件，A是事件，则贝叶斯公式的形式为：(4)由边缘密度的定义，还可写为下式：(5)第31页,共44页，星期六，2024年，5月上面的几种贝叶斯公式对统计模式识别都是非常重要的如(5)式，称为先验概率，随机向量X和Y间有某种关系，在X发生后Y的密度函数是对先验概率的一种改善，称为后验概率。又如（3）式是一个最佳模式分类规则。是事件类的先验概率，而则是的后验概率。第32页
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基于支持向量机的模式识别方法.pdf
维普资讯
《现代电子技术)2007年第 16期总第255期 集 成 电路
基于支持向量机的模式识别方法
梁宏斌 ，严正俊
(西安
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模式识别随机向量的概率.pptx
复习1随机向量的概率这一章复习一些概率和随机变量/向量的概念，这些对于后面的学习是很重要的
一.事件的概率令A、B、C…表示事件，这些事件的概率是[0，1]间的实数，记为Pr[A]、Pr[B]、Pr[C]必然事件的概率是1不可能事件的概率是0对任意事件A，（对立事件）
A和B同时发生的概率如果A1，A2，…，AM是两两互斥的完备事件组，则
率分布和密度函数
单个随机向量的分布和密度函数令X是一个随机向量，它的每一分量都是一个随机变量。令是X的一个取值，其中都是固定的实数值
则事件：的概率是的函数。这个函数称为随机向量x的分布函数。定义为：01
由上面分布函数的定义，显然有：概率密度函数定义为分
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模式识别论文支持向量机在模式识别中的应用 大学论文.doc
模式识别结课论文
题目：支持向量机在模式识别中的应用
学 院 河北大学工商学院
学科门类 理 科
专 业 网络工程
学 号 2013483164
姓 名 周婷婷
指导教师 李 凯
201
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基于支持向量机的铁谱磨粒模式识别.pdf
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模式识别导论八.ppt
第30页,共31页，星期六，2024年，5月第31页,共31页，星期六，2024年，5月二、模糊集A的台：是E中能使μA(x)0的元素集合。模糊独点集：它的台只含元素x1，而μ(x1)=μ1，则记为：A＝μ1/x1（独点集）若A是有限的台(x1,x2,……,xn)而μ(xi)=μi则A=μ1/x1+μ2/x2+……μn/xn=,μi为隶属函数,xi为元素若A是无限的台则有无限元素则第2页,共31页，星期六，2024年，5月例：在论域E中确定一个模糊子集A，它表示“园块”这一模糊概念。（如右图）E=(a,b,c,d,e,f）μ(a)=1,μ(b)=0.9,μ(c)=0.4,μ(d)=0.2,μ(
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模式识别与分类.ppt
模式识别与分类聚类分析实例6个血清样本的分级聚类4，6并4*4*，5并5*1*，3并3*第30页,共39页，星期六，2024年，5月模式识别与分类聚类分析实例6个血清样本的分级聚类1231234651*3*4*5*欧氏距离6个血清样本实际上可分为两类第31页,共39页，星期六，2024年，5月模式识别与分类聚类分析A、B聚后新距离的算法加权均连
weightedaveragelinkage单连法(最近距离)
singlelinkage全连法(最远距离)
completelinkage其他方法第32页,共39页，星期六，2024年，5月模式识别与分类线性学习机LLMK最近邻法KFASIMCA法有
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模式识别 实验一.doc
模 式 识 别
实验报告
实验名称：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。
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
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模式识别总结1.doc
模式识别重点总结
目录
导论
1.1 模式，模式识别和模式的概念
1.2 模式识别的大体过程
1.3 模式识别的框架结构
1.4 模式识别系统的构成
1.5 特征提取和特征选择(结合后边章节)
贝叶斯决策(计算题)
2.1 最小错误率贝叶斯决策
2.2 最小风险贝叶斯决策
参监督学习与无监督学习
3.1监督学习与无监督学习(根据例子判断)
线性判别函数
4.1 线性判别
4.2 多类问题(简答题)
4.3 解向量与解区
4.4 线性概率
分类器的设计
5.1 正规化，训练样本，修正式
5.2 感知器法
5.3 Fisher分类准则
最近邻和Ｋ近邻（思想）
6.1 最近邻法
6.2
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模式识别答案.doc
模式识别试题二 答案
问答第1题 答：在模式识别学科中，就“模式”与“模式类”而言，模式类是一类事物的代表，概念或典型，而“模式”则是某一事物的具体体现，如“老头”是模式类，而王先生则是“模式”，是“老头”的具体化。 问答第2题 答：Mahalanobis距离的平方定义为： 其中x，u为两个数据，是一个正定对称矩阵（一般为协方差矩阵）。根据定义，距某一点的Mahalanobis距离相等点的轨迹是超椭球，如果是单位矩阵Σ，则Mahalanobis距离就是通常的欧氏距离。 问答第3题 答：监督学习方法用来对数据实现分类，分类规则通过训练获得。该训练集由带分类号的数据集组成，因
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模糊模式识别.doc
模糊模式识别1 模糊模式识别的原则
(1) 最大隶属原则
当模式是模糊的，被识别对象是明确的，问题可以描述如下：
设有个模式，它们分别表示成某论域（可以是多个集合的笛卡儿乘积集）的个模糊子集，而是一个具体被识别的对象，若有，使得
则认为相对属于模式。
对事物进行直接识别时，所依据的是最大隶属原则。这种方法适合处理具有如下特点的问题：
a 用作比较的模式是模糊的；
b 被识别的对象本身是确定的。
贴近度原则
当模式及被识别对象都是模糊的，问题可以描述如下：
设论域的模糊子集代表个模糊模式，被识别的对象可以表示成的子集，若有，使得
则认为相对合于模式。
在模糊模式识别的具体应用中，关键是
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模式识别报告二.pdf
第二次试验报告
一 实验名称
贝叶斯分类器设计 （最小风险贝叶斯决策和最小错误率贝叶斯抉
择）
二 实验原理
最小错误率：
合理决策依据：根据后验概率决策
已知后验概率P(w |x), P(w |x)，
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决策规则：
• 当P(w |x)P(w |x) x w ，
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