命令模式和责任链模式的java代码，先了解这两个模式，才比较清楚这的代码；

最小风险贝叶斯和最小错误贝叶斯对细胞进行分类。 现有一系列待观察的细胞，其观察值为 x ：-3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.7932 -2.8531 -2.7605 -3.7287 -3.5414 -2.2692 -3.4549 -3.0752 -3.9934 2.8792 -0.9780 0.7932 1.1882 3.0682 -1.5799 -1.4885 -0.7431 -0.4221 -1.1186 4.2532 1.根据最小错误率贝叶斯决策，利用 Matlab 完成分类器的设计。 1）写出相应程序语句的文字说明； 2）程序设计过程中，要求有子程序的调用。 3）根据上述例题中的数据，画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。 2.根据最小风险贝叶斯决策，决策表如下。 1）请重新设计程序，画出相应的条件风险的分布曲线和分类结果,并比较两个结果。 2）在损失矩阵为 0-1 损失函数时，比较最小错误贝叶斯决策和最小风险决策的结果 是否一致。

1．完成基于正态窗函数的 Parzen 窗法概率密度函数估计的 Matlab 程序编写， 并写出相应程序语句的文字说明； 2．选取 h1=0.25, 1.0, 4.0，分别在样本数 N=1, 16, 256, 1024, 4096 时画出原始概 率密度曲线和不同参数下估计的概率密度曲线。分析所得到概率密度曲线的变化 情况，说明 N、h1对概率密度函数估计的影响。 3.分析程序运行和实验中遇到的困难。

已知两类分类问题，类别用ω1 和ω2 表示，每类的先验概率已知， P w(1)0.6，Pw(2)=0.4。这里样本向量的维数是 3 维。 ω1中数据向量 xx1=[x1, y1, z1]T，其数据点的坐标对应如下。 x1 = 0.2331 1.5207 0.6499 0.7757 1.0524 1.1974 0.2908 0.2518 0.6682 0.5622 0.9023 0.1333 -0.5431 0.9407 -0.2126 0.0507 -0.0810 0.7315 0.3345 1.0650 -0.0247 0.1043 0.3122 0.6655 0.5838 1.1653 1.2653 0.8137 -0.3399 0.5152 0.7226 -0.2015 0.4070 -0.1717 -1.0573 -0.2099 y1= 2.3385 2.1946 1.6730 1.6365 1.7844 2.0155 2.0681 2.1213 2.4797 1.5118 1.9692 1.8340 1.8704 2.29

已知有两个样本空间 1 2 和ω ω ，这些点对应的横纵坐标的分布情况是： x1=[1,2,4,1,5]; y1=[2,1,-1,-3,-3]; x2=[-2.5,-2.5,-1.5,-4,-5,-3];y2=[1,-1,5,1,-4,0]; 在二维空间样本分布图形如下所示。（plot(x1,y1,x2,y2)） 1、用 matlab 完成感知准则函数确定程序的设计。 2、请确定 sample=[(0,-3),(1,3),(-1,5),(-1,1),(0.5,6),(-3,-1),(2,-1),(0,1), (1,1),(-0.5,-0.5),( 0.5,-0.5)];属于哪个样本空间,根据数据画出分类的 结果。 3、请分析一下 ρ k 和对a(1) 于感知函数准则确定的影响，并确定当 ρ k =1/2/3 时， 相应的 k 的值，以及a(1) 不同时，k 值得变化情况。 4、根据实验结果请说明感知准则函数是否是唯一的，为什么？

有两个类别的样本 x 和 y，两类样本的分布规律服从正态分布，其均值和方差 分别为（2，2），（-2，4），每个类别里面分别有 100 个样本。可以利用下面阐述的 Matlab 程序产生上述数据。每一类的数据都是二维数据形式，若设数据格式为第一 行为横坐标，相应的下一行对应的是纵坐标请使用 k-近邻法判断下列 sample 中样本的分类情况 （-0.7303，2.1624），（1.4445，-0.1649），（-1.2587，0.9187），（1.2617，-0.2086），（0.7302， 1.6587） 1、要求用 Matlab 编程，来确定分类的情况，并以图形的方式表示出来。附 Matlab 程序以及对应程序说明。 2、分析k值的不同对分类的情况是否有影响，并把结果用图形的方式表示出来。 3、 请根据剪辑方法近邻的原理，对样本的空间进行剪辑，再确定上述样本点的 分类情况。并对两种分类结果进行分析（选作）。

模式识别与机器学习PRML 习题答案

该文档是模式识别中用近邻函数法进行聚类与分类的一个完整的实验，包括原理，原始数据，结果分析。在文章最后附上作者使用的源代码（matlab版本），亲测2014a正常运行

模式识别近邻函数程序，用于对样本初始分类.

中北大学数据库概论实验报告五（ 关系模式优化---设计型实验） 1.实验名称 实验五 关系模式优化---设计型实验 2.实验目的 （1）复习巩固数据定义语句、查询语句。 （2）能够应用范式理论以及关系分解算法设计满足3NF的关系模型，为后续实验打好基础。 3.实验内容 依据关系模式分解算法设计满足3NF的关系模式，熟练掌握SQL数据查询和数据定义语句，编写相关SQL语句验证所设计的关系模型是否消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常，同时验证模式分解是否具有无损链接性。