实验目的：
理解贝叶斯最小错误率分类器的原理，根据实际问题，设计并实现一个最小错误率贝叶斯分类器。
实验内容：
对UCI数据库中的Iris数据集，利用贝叶斯分类器进行分类。
2022-06-18 14:07:57
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实验目的：
理解多元线性回归模型，根据实际问题，建立多元线性回归模型。
1、做出自变量与各个因变量的散点图，判断是否可以建立多元线性回归模型；
2、建立多元线性回归模型；
3、根据残差判断是否存在异常点；
4、模型的改进。
实验内容：
下表统计了30个人的血压、年龄、体重指数、吸烟习惯（0表示不吸烟，1表示吸烟）的值，判断是否可以建立线性回归模型，如果可以，建立血压与年龄、体重指数、吸烟习惯之间的线性回归模型。
2022-06-18 14:07:57
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实验目的：
了解分类器设计的概念，理解基于Fisher准则进行线性分类的原理，通过实验对线性分类器有更深刻的认识。
2022-06-18 14:07:56
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实验目的：
加深对非监督学习的理解和认识，掌握动态聚类K-均值算法。
实验内容：
1、对UCI数据库中的Iris数据集，利用基本K-均算法值进行分类。
2、对基本的K-均值算法进行改进，并与上面的结果进行比较。
2022-06-18 14:07:56
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