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问答题

设语言L(G)的正样本集R+={101,111},试推断出余码文法Gc。

参考答案:

问答题

两类样本的均值矢量分别为m1=(4,2)T和m2=(-4,-2)T,协方差矩阵分别为:,两类的先验概率相等,试求一维特征提取矩阵。

参考答案:

总的类内散布阵可以算得:

问答题

已知二维样本:

参考答案:

问答题

现有样本集:,试用K-means{C-均值}算法进行聚类分析(类数C=2),初始聚类中心为(0,0)T、(0,1)T

参考答案:

问答题

假设两类模式服从如下的正态分布:

求使最大化的一维特征空间的变换矢量。

参考答案:

问答题

有两类样本集:

使用Fisher线性判别方法给出这两类样本的分类面。

参考答案:

问答题

有两类样本集:

用K-L变换求其二维特征空间,并求出其特征空间的坐标轴。

参考答案:

问答题

假设在某个地区细胞识别中正常(w1)和异常(w2)两类先验概率分别为P(w1)=0.8,P(w2)=0.2,现有一待识别的细胞,其观察值为x,从类条件概率密度分布曲线上查得P(x/w1)=0.25,P(x/w2)=0.6,并且已知λ11=0,λ12=6,λ21=1,λ22=0。请分析两种结果的异同及原因。

参考答案:分类结果正好相反,这是因为这里影响决策结果的因素又多了一个,即“损失”;而且两类错误决策所造成的损失相差很悬殊,因此“损...

问答题

假设在某个地区细胞识别中正常(w1)和异常(w2)两类先验概率分别为P(w1)=0.8,P(w2)=0.2,现有一待识别的细胞,其观察值为x,从类条件概率密度分布曲线上查得P(x/w1)=0.25,P(x/w2)=0.6,并且已知λ11=0,λ12=6,λ21=1,λ22=0。试对该细胞x基于最小风险的贝叶斯决策方法进行分类。

参考答案:

问答题

假设在某个地区细胞识别中正常(w1)和异常(w2)两类先验概率分别为P(w1)=0.8,P(w2)=0.2,现有一待识别的细胞,其观察值为x,从类条件概率密度分布曲线上查得P(x/w1)=0.25,P(x/w2)=0.6,并且已知λ11=0,λ12=6,λ21=1,λ22=0。试对该细胞x基于最小错误率的贝叶斯决策方法进行分类。

参考答案:

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