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文檔簡介

模式識別習題中國礦業大學信電學院蔡利梅第二章1.分別寫出在以下兩種情況下的最小錯誤率貝葉斯決策規則：（1）（2）2.設在一維特征空間中兩類樣本服從正態分布，其中兩類先驗概率之比試求：（1）按最小錯誤率貝葉斯決策規則進行決策的決策分界面x的值。（2）設損失矩陣為：，求最小損失準則下的判別閾值3.設一維兩類模式服從正態分布，其中：

令兩類先驗概率取0－1損失函數，試計算判決分界點，并繪出它們的概率密度函數；試確定樣本-3,-2,1,3,5各屬于那一類4.在圖像識別中假定有灌木叢和坦克兩種類型，它們的先驗概率分別是0.7和0.3，損失函數如表所示，其中類型ω1ω2分別表示灌木叢和坦克，判決現在做了四次試驗，獲得四個樣本的類概率密度如下：

（1）試用最小錯誤率貝葉斯決策規則，判斷四個樣本各屬于哪一個類型（2）假定只考慮前兩種判決，試用最小風險貝葉斯決策規則判斷四個樣本各屬于哪一個類別（3）把拒絕判決考慮在內，重新考核四次試驗的結果1.0422.5

損失狀態決策1.51.55.有一個二維空間的兩類問題，每類均服從正態分布，且有相同的協方差矩陣：

其均值向量分別是：根據貝葉斯分類器確定樣本屬于哪一類。6.對數正態分布

θ的最大似然估計式為：7.兩類二維正態分布，均值向量為：

協方差矩陣為類先驗概率相等，寫出負對數似然比決策規則。

第三章1.設5維空間的線性方程為

試求出其權向量與樣本向量點積的表達式中的w與x2.設在三維空間中的一個類別分類問題擬采用二次曲面，如果要采用線性方程求解，試問其廣義樣本向量與廣義權向量的表達式。3.設兩類樣本的類內離散矩陣及均值向量分別為

試用fisher準則求其決策面方程。

4.用感知器算法求解向量，訓練樣本為：

設5.已知A類和B類樣本在空間的分布為離散分布：

試問按Fisher準則設計線性分類器的法線向量。6.已知歐氏二維空間中兩類4個訓練樣本試畫出用近鄰法求得的類別分界面。7.已知歐氏三維空間中兩類9個訓練樣本

分別用最近鄰法和k近鄰法求樣本(00)T的分類，取K=5,7,9第四章1.給定如下5個6維樣本：

試用最大最小距離聚類算法進行聚類分析。2.給定如下5個6維樣本：

試用K均值算法進行聚類分析，設K＝2。3.用ISODATA算法對下列樣本集進行聚類分析。4.設現有下列三種劃分：（1）（2）（3）請找出平方誤差和準則Je的最小劃分。

第六章1.已知一組數據的協方差矩陣為，試問:

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