模式识别习题课.doc

1、 在图像识别中，假定有灌木和坦克2种类型，它们的先验概率分别是0.7和0.3，损失函数如下表所示。其中，类型w1和w2分别表示灌木和坦克，判决a1=w1，a2=w2。现在做了2次实验，获得2个样本的类概率密度如下：状态损失决策W1W2a10.52a241.0（1）试用最小错误率贝叶斯准则判决2个样本各属于哪一类？坦克、灌木。（2）试用最小风险决策规则判决2个样本各属于哪一类？灌木、灌木。答：（1）最小错误率贝叶斯准则（2）最小风险决策规则2、 给出二维样本数据(-1,1),(2,2),(1,-1),(-2,-2)，试用K-L变换作一维数据压缩。答：数据压缩结果：0，0，0-算出m后应该把它当作坐标原点重新计算其他坐标值3-|E-A|=0 (E-A)*X=0 0向量l 平移坐标系，将模式的总体均值向量作为新坐标系的原点l 求随机向量X的自相关矩阵l 求自相关矩阵的n个特征值及其对应的特征向量l 将特征值从大到小排序，取前m个大的特