模式识别复习题(2012).doc
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1、(完整word)模式识别复习题(2012)模式识别2012复习题第一章 概论1. 了解模式识别的主要流程2. 了解监督与非监督模式识别的区别习题1:简述一个模式识别系统的主要模块和功能a数据获取 b预处理 c 特征抽取 d分类器设计 e分类决策a: 通过测量、采样和量化,可以用矩阵或向量表示二维图象或一维波形,这就是信息获取过程;b: 预处理的目的是去除噪声,加强有用的信息,并对种种因素造成的退化现象进行复原;c: 为了有效地实现分类识别,要对原始数据进行选择或变换,得到最能反应分类本质的待征,构成特征向量;d: 用一定数量的样本(称为训练样本集)确定出一套分类判别规则,使得按这套分类判别规则
2、对待识模式进行分类所造成的错误识别率最小或引起约损失最小.e: 分类器按已确定的分类判别规则对待识模式进行分类判别,输出分类结果。习题2 : 简述监督模式识别与非监督模式识别的区别有监督学习(supervised learning):用已知类别的样本训练分类器,以求对训练集的数据达到某种最优,并能推广到对新数据的分类非监督学习(unsupervised learning) :样本数据类别未知,需要根据样本间的相似性对样本集进行分类(聚类,clustering)第二章 贝叶斯决策理论1. 掌握最小错误率贝叶斯分类器;2. 掌握最小风险贝叶斯分类器;习题1:在一个一维模式两类分类问题中,设,两类的
3、类概率密度分别为 1)求最小错误率贝叶斯分类器的阈值。2)设损失为,求最小风险贝叶斯分类器的阈值。解:(1)由于p(w1)=1/3, p(w2)=2/3,则最小错误率贝叶斯分类器的阈值= p(w2)/p(w1)=2 ,其相应的决策规则为: 则 即 (2) 当L= 时, 从而最小风险贝叶斯决策规则的阈值为: 判决规则为:,则 即=习题2:试说明Mahalanobis距离平方的定义,到某点的Mahalanobis距离平方为常数的轨迹的几何意义,它与欧氏距离的区别与联系。第四章 线性分类1. 要求掌握线性判别的一般步骤,fisher分类器的设计步骤。2。 了解SVM分类的基本原理。习题1: 已知A类
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