问答题X 纠错
F.isher准则:根据两类样本一般类内密集, 类间分离的特点,寻找线性分类器最佳的法线向量方向,使两类样本在该方向上的投影满足类内尽可能密集,类间尽可能分开。该种度量通过类内离散矩阵Sw和类间离散矩阵Sb实现。
感知准则函数:准则函数以使错分类样本到分界面距离之和最小为原则。其优点是通过错分类样本提供的信息对分类器函数进行修正,这种准则是人工神经元网络多层感知器的基础。
支持向量机:基本思想是在两类线性可分条件下,所设计的分类器界面使两类之间的间隔为最大,它的基本出发点是使期望泛化风险尽可能小。
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对一副道路图像,希望把道路部分划分出来,可以采用以下两种方法:
1.在该图像中分别在道路部分与非道路部分画出一个窗口,把在这两个窗口中的象素数据作为训练集,用Fisher准则方法求得分类器参数,再用该分类器对整幅图进行分类。
2.将整幅图的每个象素的属性记录在一张数据表中,然后用某种方法将这些数据按它们的自然分布状况划分成两类。因此每个象素就分别得到相应的类别号,从而实现了道路图像的分割。试问以上两种方法哪一种是监督学习,哪个是非监督学习?