模式识别作业，特征提取。K-L变换是在均方误差测度下，失真最小的一种变换，其失真为被略去的各分量之和。由于这一特性，K-L变换被称为最佳变换。许多其他变换都将K-L变换作为性能上比较的参考标准。以矢量信号X的协方差矩阵Ф的归一化正交特征矢量q所构成的正交矩阵Q，来对该矢量信号X做正交变换Y=QX，则称此变换为K-L变换（K-LT或KLT），K-LT是Karhuner-Loeve变换的简称

中科大汪增福模式识别第四次作业答案

中科大汪增福模式识别第三次作业答案

中科大模式识别作业答案，包括当堂作业以及课后作业。

实验报告，附代码

kmeans 层次聚类等等，用python实现并画图，要求不使用外部的包

假定某个局部区域细胞识别中正常P(w1)和异常P（w2)两类先验概率分别为P(w1)=0.9, P(w2)=0.1现有一系列待观察的细胞，其观察值为：-2.67 -3.55 -1.24 -0.98 -0.79 -2.85 -2.76 -3.73 -3.54 -2.27 -3.45 -3.08 -1.58 -1.49 -0.74 -0.42 -1.12 4.25 -3.99 2.88 -0.98 0.79 1.19 3.07 两类的类条件概率符合正态分布p(x|w1)=(-2,1.5), p(x|w2)=(2,2).依据最小错误率的贝叶斯决策对观察的结果进行分类。

用身高体重数据进行性别分类的实验 用本组采集的数据作训练样本，采用身高和体重为特征进行性别分类，在正 态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率贝叶斯分类器，写出得到的决 策规则；将分类器应用到训练集上计算训练错误率；把分类器应用到 dataset1.txt 上，计算测试错误率。在分类器设计时尝试采用不同先验概率（比如0.5 对0.5，0.24 对0.76 等），考查对决策和错误率的影响。 自行给出一个决策表，采用最小风险贝叶斯决策重复上面的实验。 用题2 中得到的似然比或对数似然比为分类指标，粗略画出ROC 曲线。

中国科学院大学计算机控制学院模式识别作业答案 刘成林 向世明 王亮

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