模式识别总结_模式识别方法总结
模式识别总结由刀豆文库小编整理，希望给你工作、学习、生活带来方便，猜你可能喜欢“模式识别方法总结”。
监督学习与非监督学习的区别：
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，因此监督学习方法的训练过程是离线的。
非监督学习方法不需要单独的离线训练过程，也没有带分类号（标号）的训练数据集，一般用来对数据集进行分析，如聚类，确定其分布的主分量等。
（实例：道路图）就道路图像的分割而言，监督学习方法则先在训练用图像中获取道路象素与非道路象素集，进行分类器设计，然后用所设计的分类器对道路图像进行分割。
使用非监督学习方法，则依据道路路面象素与非道路象素之间的聚类分析进行聚类运算，以实现道路图像的分割。
1、写出K-均值聚类算法的基本步骤, 算法：
第一步：选K个初始聚类中心，z1(1)，z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个模式样本的向量值作为初始聚类中心。第二步：逐个将需分类的模式样本{x}按最小距离准则分配给K个聚类中心中的某一个zj(1)。假设i=j时，Dj(k)min{xzi(k),i1,2,K}，则xSj(k)，其中k为迭代运算的次序号，第一次迭代k=1，Sj表示第j个聚类，其聚类中心为zj。第三步：计算各个聚类中心的新的向量值，zj(k+1)，j=1,2,…,K zj(k1)1NjxSj(k)x,j1,2,,K 求各聚类域中所包含样本的均值向量：
其中Nj为第j个聚类域Sj中所包含的样本个数。以均值向量作为新的聚类中心，JjxSj(k)xzj(k1),2j1,2,,K可使如下聚类准则函数最小：
在这一步中要分别计算K个聚类中的样本均值向量，所以称之为K-均值算法。第四步：若zj(k若zj(k 1)zj(k)，j=1,2,…,K，则返回第二步，将模式样本逐个重新分类，重复迭代运算；
1)zj(k)，j=1,2,…,K，则算法收敛，计算结束。
T线性分类器三种最优准则：
wSFisher准则：maxJ(w)wSwFTbwww.daodoc.com>>n,（n为原特征个数，d为要选出的特征个数）③选用的可分性判据J对特征数目单调不减）情况下，用分支定界法做特征选择计算量相对较少。
25、散度JD是根据（③类概率密度）构造的可分性判据。
26、似然函数的概型已知且为单峰，则可用（①矩估计②最大似然估计③Bayes估计 ④Bayes学习⑤Parzen窗法）估计该似然函数。
27、Kn近邻元法较之Parzen窗法的优点是（②稳定性较好）。
28、从分类的角度讲，用DKLT做特征提取主要利用了DKLT的性质：（①变换产生的新分量正交或不相关③使变换后的矢量能量更趋集中）。
29、一般，剪辑k-NN最近邻方法在（①样本数较大）的情况下效果较好。d29、如果以特征向量的相关系数作为模式相似性测度，则影响聚类算法结果的主要因素有（②分类准则 ③特征选取）。30、假设在某个地区细胞识别中正常（w1）和异常（w2）两类先验概率分别为 P(w1)=0.9，P(w2)=0.1，现有一待识别的细胞，其观察值为x，从类条件概率密度分布曲线上查得P(xw1)0.2，P(xw2)0.4，并且已知110，126，211，220
试对该细胞x用一下两种方法进行分类： 1.基于最小错误率的贝叶斯决策； 2.基于最小风险的贝叶斯决策； 请分析两种结果的异同及原因。
王丽霞深圳市南山区学府路；***、lixia_2011@126.com求职意向数字图像处理、模式识别算法工程师 教育经历汕头大学 电子工程系 信号与信息处理专业 硕士2007.9—2010.......
模式识别简介 Pattern recognition诞生狗的嗅觉的灵敏度非常高，大约是人的50至100倍。狗通过这项特异的功能来识别各种各样的东西，帮助人类完成一些鉴别工作。不仅如此，识别也......
模式识别文献综述报告一，文献综述报告阅读至少5篇论文（最好包含1篇英文论文；自己去学校电子图书馆下载，考虑中国知网；IEEE，Elsevier等数据库），写一篇文献综述报告。1.选题不限，可以是......
模式识别国家重点实验室模式识别国家重点实验室，于1984年由国家计委批准筹建，1987年通过国家验收并正式对外开放。依托于中国科学院自动化研究所。实验室第一任主任是现任国家......
【设计题目】自选【设计目标】通过本课程设计，学习利用非监督学习方法对生活中的实际问题进行识别分类，掌握模式识别系统的基本设计思路与步骤。【设计内容】观察生活与环境，自......
