模式识别实验报告iris

模式识别

Iris数据分类

一、实验简述

Iris以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个样本，分为3类，3类分别为setosa，versicolor，virginica，每类50个样本，每个样本包含4个属性，这些属性变量测量植物的花朵，像萼片和花瓣长度等。本实验通过贝叶斯判别原理对三类样本进行两两分类。假设样本的分布服从正态分布。

二、实验原理

1、贝叶斯判别原理

首先讨论两类情况。用ω1，ω2表示样本所属类别，假设先验概率P(ω1),P(ω2)已知。这个假设是合理的，因为如果先验概率未知，可以从训练特征向量中估算出来。如果N是训练样本的总数，其中有N1，N2个样本分别属于ω1，ω2，则相应的先验概率为P(ω1)=N1/N, P(ω2)=N2/N。

另外，假设类条件概率密度函数P(x|ωi),i=1,2,…,n,是已知的参数，用来描述每一类特征向量的分布情况。如果类条件概率密度函数是未知的，则可以从训练数据集中估算出来。概率密度函数P(x|ωi)也指相对也x的ωi的似然函数。特征向量假定为k维空间中的任何值，密度函数P(x|ωi)就变成的概率，可以表示为P(x|ωi)。

P(ωi|x) = P(x|ωi)P(ωi)/P

学号：2013483164专业：网络工程 姓名：周婷婷

Bayes分类器设计

【实验目的】

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，理解二类分类器的设计原理。 【实验原理】

Bayes分类器的基本思想是依据类别先验概率和条件概率密度，按照某种准则使分类结果从统计上讲是最佳的。换言之，根据类别先验概率和条件概率密度将模式空间划分成若干个子空间，在此基础上形成模式分类的判决规则。准则函数不同，所导出的判决规则就不同，分类结果也不同；使用哪种准则或方法应根据具体问题来确定。

【实验内容】

分别设计最小错误率的Bayes分类器和最小风险Bayes分类器，并对测试集进行分类，观察代价函数的设置对分类结果的影响；

【实验要求】

理解基于Bayes决策理论的随机模式分类的原理和方法，掌握基于最小错误率的贝叶斯决策和基于最小风险的贝叶斯决策，并能够对贝叶斯规则给出具体的实现。 【实验程序】

最小错误率贝叶斯决策

分类器设计

x=[-3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.7932 -2.8531 -2.7605 -3.7287 -3.5414

信息与通信工程学院

模式识别实验报告

班

级： 名： 号：

姓 学

日 期： 2011年12月 实验一、Bayes分类器设计

一、实验目的：

1.对模式识别有一个初步的理解

2.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 3.理解二类分类器的设计原理

二、实验条件：

matlab软件

三、实验原理：

最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行： 1)在已知

P(?i)，

P(X?i)，i=1,?，c及给出待识别的X的情况下，根据贝叶斯公式计

算出后验概率：

P(?iX)?

P(X?i)P(?i)?P(X?)P(?)iij?1c j=1,?，x

2)利用计算出的后验概率及决策表，按下面的公式计算出采取 R(aiX)?ai,i=1,?，a的条件风险

??(a,?ij?1cj)P(?jX),i=1,2,?,a

R(aiX),i=1,?，a进行比较，找出使其条件风险最小的

3)对(2)中得到的a个条件风险值决策则

ak，即Rakx?minRaix

i?1,?a????ak就是最小风险贝叶斯决策。

四、实验内容

假定某个局部区域细胞识别中

模式识别实验报告

姓名： 班级： 学号： 提交日期：

模式识别实验

实验一 线性分类器的设计

一、 实验目的：

掌握模式识别的基本概念，理解线性分类器的算法原理。 二、 实验要求

（1）学习和掌握线性分类器的算法原理；

（2）在MATLAB环境下编程实现三种线性分类器并能对提供的数据进行分类； （3） 对实现的线性分类器性能进行简单的评估（例如算法使用条件，算法效率及复杂度等）。 三、 算法原理介绍

（1）判别函数：是指由x的各个分量的线性组合而成的函数：

g(x)?wtx?w0w:权向量w0:阈值权若样本有c类，则存在c个判别函数，对具有g(x)?wtx?w0形式的判别函数的一个两类线性分类器来说，要求实现以下判定规则：

?g(x)?0,yi??1 ?g(x)?0,y??i2?方程g(x)=0定义了一个判定面，它把两个类的点分开来，这个平面被称为超平面，如

下图

《模式识别导论》期末大作业

2010-2011-2学期 第 3 组

学号 姓名 工作量(%) 08007204 李双 10 08007205 陈书瑜 35 08007218 王健勇 10 08007236 梁文卓 35 08007243 仲红月 10 I

《模式识别》大作业人脸识别方法一

---- 基于PCA和欧几里得距离判据的模板匹配分类器

一、 理论知识

1、主成分分析

主成分分析是把多个特征映射为少数几个综合特征的一种统计分析方法。在多特征的研究中，往往由于特征个数太多，且彼此之间存在着一定的相关性，因而使得所观测的数据在一定程度上有信息的重叠。当特征较多时，在高维空间中研究样本的分布规律就更麻烦。主成分分析采取一种降维的方法，找出几个综合因子来代表原来众多的特征，使这些综合因子尽可能地反映原来变量的信息，而且彼此之间互不相关，从而达到简化的目的。主成分的表示相当于把原来的特征进行坐标变换（乘以一个变换矩阵），得到相关性较小（严格来说是零）的综合因子。

1.1 问题的提出

一般来说，如果N个样品中的每个样品有n个特征x1,x2,?xn，经过主成分分析，将

它们综合成n综合变量，即

?y1?c11x1?c12x2

学院： 班级： 姓名： 学号：

2012年3月

实验一 Bayes分类器的设计

一、 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。

二、 实验条件：

1. PC微机一台和MATLAB软件。

三、 实验原理：

最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行：

1. 在已知P( i)，P(X| i)，i 1, ,c及给出待识别的X的情况下，根据贝叶斯公式计算出后验概率：

P(X| i)

P(X| i)P( i)

c

P(X| )P( )

j

j

j 1

j 1, ,c

2. 利用计算出的后验概率及决策表，按下式计算出采取 i决策的条件风险：

R( i|X) ( i, j)P( j|X)

j 1

c

i 1, ,a

3. 对2中得到的a个条件风险值R( i|X)（i 1, ,a）进行比较，找出使条件风险最小的决策 k，即：

R( k|X) miRn( k|X)

i 1, ,c

，

则 k就是最小风险贝叶斯决策。

四、 实验内容：

（以下例为模板，自己输入实验数据）

假定某个局部区域细胞识别中正常（ 1）和非正常（ 2）两类先验概率分别为： 正常状态：P( 1)=0.9； 异常状态：P( 2)=0.1。

现有一系列待观察

实验一 Bayes分类器设计

【实验目的】

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，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按下列步骤进行：

(1)在已知P(?i)，P(X?i)，i=1,…，c及给出待识别的X的情况下，根据贝叶斯公式计算出后验概率： P(?iX)?P(X?i)P(?i)?P(X?)P(?)iij?1c j=1,…，x

(2)利用计算出的后验概率及决策表，按下面的公式计算出采取ai,i=1,…，a的条件风险

R(aiX)???(a,?ij?1cj)P(?jX),i=1,2,…,a

(3)对(2)中得到的a个条件风险值R(aiX),i=1,…，a进行比较，找出使其条件风险最小的决策ak，即

R?akx??minR?aix?

i?1,a则ak就是最小风险贝叶斯决策。

【实验内容】

假定某个局部区域细胞识别中正常（?1）和非正常（?2）两类先验概率分别为 正常状态：P（?1）=0.9； 异常状态：P（?2）=0.1。

现有一系列待观察的细胞，其观察值为x：

-3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.

实验一 Bayes分类器设计

【实验目的】

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，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按下列步骤进行：

(1)在已知P(?i)，P(X?i)，i=1,…，c及给出待识别的X的情况下，根据贝叶斯公式计算出后验概率： P(?iX)?P(X?i)P(?i)?P(X?)P(?)iij?1c j=1,…，x

(2)利用计算出的后验概率及决策表，按下面的公式计算出采取ai,i=1,…，a的条件风险

R(aiX)???(a,?ij?1cj)P(?jX),i=1,2,…,a

(3)对(2)中得到的a个条件风险值R(aiX),i=1,…，a进行比较，找出使其条件风险最小的决策ak，即

R?akx??minR?aix?

i?1,a则ak就是最小风险贝叶斯决策。

【实验内容】

假定某个局部区域细胞识别中正常（?1）和非正常（?2）两类先验概率分别为 正常状态：P（?1）=0.9； 异常状态：P（?2）=0.1。

现有一系列待观察的细胞，其观察值为x：

-3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.

神经网络在特征提取中的应用

于大永

（郑州大学 郑州 450001）

[摘要] 本文提出了一种对非平稳信号进行特征提取及模式识别的方法: 根据多数信号是非平稳的特点，采用基于小波包分解能量的方法对信号的各频带进行分解，得到信号在不同频带内的能量分布特性．仅根据能量谱并不能完全区分不同类型信号，通过对信号高阶统计特性的分析，提取出高阶谱特征频率，结合这两种方法提取出的特征作为神经网络的输入向量进行模式识别。

关键词:高阶谱、高阶统计量、小波包、神经网络、特征识别 1．概述

机械故障诊断是以机械学为基础的一门综合技术。机械故障诊断的关键是如何从机械故障振动信号中提取故障特征,信号分析和处理是特征提取最常用的方法。机械故障振动信号本质上是非高斯、非平稳信号,近年来,为满足对机器故障进行早期检测、诊断的需要,非高斯、非平稳信号处理方法在机械故障诊断领域受到了广泛的关注。如何确实有效地结合振动信号自身特点,创新性的应用非高斯、非平稳信号处理理论解决机械故障诊断中的信号降噪、故障特征提取等问题是当前机械故障诊断领域迫切需要研究的重点课题之一。基于此，本文提出了一种对非平稳信号进行特征提取及模式识别的方法: 根据信号是非平稳的特点，采用基于小波包分

神经网络在特征提取中的应用

于大永

（郑州大学 郑州 450001）

[摘要] 本文提出了一种对非平稳信号进行特征提取及模式识别的方法: 根据多数信号是非平稳的特点，采用基于小波包分解能量的方法对信号的各频带进行分解，得到信号在不同频带内的能量分布特性．仅根据能量谱并不能完全区分不同类型信号，通过对信号高阶统计特性的分析，提取出高阶谱特征频率，结合这两种方法提取出的特征作为神经网络的输入向量进行模式识别。

关键词:高阶谱、高阶统计量、小波包、神经网络、特征识别 1．概述

机械故障诊断是以机械学为基础的一门综合技术。机械故障诊断的关键是如何从机械故障振动信号中提取故障特征,信号分析和处理是特征提取最常用的方法。机械故障振动信号本质上是非高斯、非平稳信号,近年来,为满足对机器故障进行早期检测、诊断的需要,非高斯、非平稳信号处理方法在机械故障诊断领域受到了广泛的关注。如何确实有效地结合振动信号自身特点,创新性的应用非高斯、非平稳信号处理理论解决机械故障诊断中的信号降噪、故障特征提取等问题是当前机械故障诊断领域迫切需要研究的重点课题之一。基于此，本文提出了一种对非平稳信号进行特征提取及模式识别的方法: 根据信号是非平稳的特点，采用基于小波包分