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.

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考虑一个医学诊断问题，用快速生化检验筛查病人。根据下列似然函数，健 康者的检验返回结果接近0，受感染者的返回结果接近 1: p(xw)=N(μ=0,o=0.3) p(x/w₂)=N(μ=1,σ=0.1) 假设平均1万个患者中有1人受感染，且误诊的代价如下: (1)将健康者诊断为“感染者”:预计病人综合医疗费用为2万人民币。 (2) 将感染者诊断为“健康者”:预计由于误诊导致的医疗费用为 100 万人 民币。 根据下列准则，分析并确定决策规则: (a) 最大似然, (b)最大后验概率，(c)最小贝叶斯风险。讨论你的结果。 注意，可以使用 MATLAB 中的 solve 命令求解多项式的用符号表示的根， 用命令 subs 把符号表达式转换为数值。

(1)冬1显示了4种装配零件的彩色冬像:螺母(nuts)、螺钉(screws)、支架(brackets) 和垫圈(washers)。请你设计一组特征(不超过4种)，能很好地把4种零件分开。 分析、讨论你的特征和背后的原理。 (2) 编写代码提取每种模式的上述4种特征，绘制每对特征的二维散点图(如.fl vs.f2,f3 vs.f4，等)，讨论你的结果。 (3)计算原始空间中每一对样本之间的欧式距离。首先，你得把所有图像都转换 为同样大小,比如 32x32 彩色像素(提示:在 MATLAB 中,可使用函数 imresize)。 把距离组成30x30 的矩阵进行显示(提示:在 MATLAB中,可使用承数 imagesc)。 在一维特征空间中，重复上述过程。比较两种距离矩阵，在原始图像空间中和特征 =====================================================================================================================================================

此文档包含贝叶斯分类器、Fisher线性判别法、K近邻算法、使用PCA变换的方法对ORL人脸数据集进行人脸识别、使用LeNet神经网络进行MINIST手写数字的识别。

清华大学课件 模式识别课件

matlab语言 k近邻法 不是很美观，时间较紧有一定不足，凑合看吧 在MNC中可调节K值 K=11; %修改此处改变K值