用身高和/或体重数据进行性别分类
1、【实验目的】
（1）掌握最小错误率 Bayes 分类器的决策规则
（2）掌握 Parzen 窗法
（3）掌握 Fisher 线性判别方法
（4）熟练运用 matlab 的相关知识。
2、【实验原理】
（1）、最小错误率 Bayes 分类器的决策规则
如果在特征空间中观察到某一个（随机）向量 x = ( x
1
, x
2
,…, x
d
)
T
，已知类别状态
的先验概率为： 和类别的条件概率密度为 ，根据 Bayes 公式
得到状态的后验概率 有：
基本决策规则：如果 ，则 ，将 x 归属后验概率最大的类
别 。
（2）、掌握 Parzen 窗法
对于被估计点 X：
其估计概率密度的基本公式 ，设区域 R
N
是以 h
N
为棱长的 d 维超立方体，
则立方体的体积为 ；
选择一个窗函数 ，落入该立方体的样本数为 ，点 x 的概率密度:
其中核函数： ，满足的条件： ； 。
（3）、 Fisher 线性判别方法
1
剩余11页未读，继续阅读
评论12
最新资源