模式识别实验报告.doc

模式识别实验报告.doc 本实验报告主要介绍了两个实验：Bayes分类器设计实验和基于Fisher准则的线性分类器设计实验。下面对这两个实验的标题、描述、标签和部分内容进行详细的知识点解释： 实验一：Bayes分类器设计 实验目的： 1. 对模式识别有一个初步的理解，能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识； 2. 理解二类分类器的设计原理。 实验原理： 最小风险贝叶斯决策可以按以下步骤进展： 1. 根据贝叶斯公式计算出后验概率：P(ωi|x) = P(x|ωi)P(ωi) / P(x)； 2. 利用计算出的后验概率及决策表，按下式计算出采取iα决策的条件风险：R(i|x) = ∑j=1c λijP(ωj|x)； 3. 对2中得到的a个条件风险值R(i|x)进展比较，找出使条件风险最小的决策kα，即：R(k|x) = min[R(i|x)]。 实验内容： 假定某个局部区域细胞识别中正常（ω1）和非正常（ω2）两类先验概率分别为：P(ω1) = 0.9；P(ω2) = 0.1。现有一系列待观察的细胞，其观察值为x。类条件概率分布正态分布分别为〔-2，0.25〕〔2,4〕。决策表为λ11 = 0，λ12 = 6，λ21 = 1，λ22 = 0。试对观察的结果进展分类。 实验程序及结果： 试验程序和曲线如下，分类结果在运行后的主程序中。 知识点解释： 1. 贝叶斯公式：P(ωi|x) = P(x|ωi)P(ωi) / P(x)，用于计算后验概率。 2. 决策表：λij，用于计算条件风险R(i|x)。 3. 最小风险贝叶斯决策：R(k|x) = min[R(i|x)]，用于找出使条件风险最小的决策。 实验二：基于Fisher准则的线性分类器设计 实验目的： 1. 进一步了解分类器的设计概念，能够根据自己的设计对线性分类器有更深刻地认识； 2. 理解Fisher准则方法确定最正确线性分界面方法的原理，以及拉格朗日乘子求解的原理。 实验原理： Fisher准则是线性分类器设计的经典方法，通过拉格朗日乘子求解可以找到最正确的线性分界面。 实验内容： 实验内容暂略，请自行添加实验数据。 知识点解释： 1. Fisher准则：用于确定最正确线性分界面的方法。 2. 拉格朗日乘子：用于求解Fisher准则的方法。 本实验报告涵盖了贝叶斯分类器设计和基于Fisher准则的线性分类器设计两个实验，涉及到贝叶斯公式、决策表、最小风险贝叶斯决策、Fisher准则和拉格朗日乘子等知识点。