基于python的模式识别实验可运行代码

上传者: m0_46453725 | 上传时间: 2021-06-29 22:03:45 | 文件大小: 5.7MB | 文件类型: ZIP
只要九块九就能解决一门实验课(内含实验报告),非常划算。 1、用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为训练样本集,建立Bayes分类器,用测试样本数据对该分类器进行测试。 2、调整特征、分类器等方面的一些因素,考察它们对分类器性能的影响,从而加深对所学内容的理解和感性认识。 ........ 1、应用单个特征进行实验:以(a)身高或者(b)体重数据作为特征,在正态分布假设下利用‘最大似然法’估计概率密度函数,建立最小错误率Bayes分类器,写出得到的决策规则; ....... 1、利用PCA方法对人脸数据进行特征降维,采用k-近邻法进行人脸识别。 2、用N-交叉法估计准确率,对不同降维维数和k取值情况下的准确率进行比较。 模式识别代码,包括贝叶斯分类器(性别分类),Fisher,KNN,PCA人脸识别

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