模式识别-最小平方误差算法.pptxVIP

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2018-03-10 发布于湖北
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模式识别-最小平方误差算法.pptx

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模式识别-最小平方误差算法

;;;;;;;考察向量(XW－B) 有：;可以看出： ① 当函数J达到最小值，等式XW=B有最优解。即又将问题转化为求准则函数极小值的问题。 ② 因为J有两个变量W和B，有更多的自由度供选择求解，故可望改善算法的收敛速率。;;(2) 求B(k+1)的迭代式;;总结：设初值B(1)，各分量均为正值，括号中数字代表迭代次数。;3）模式类别可分性判别;; 综上所述：只有当e(k)中有大于零的分量时，才需要继续迭代，一旦e(k)的全部分量只有0和负数，则立即停止。事实上，往往早在e(k)全部分量都达到非正值以前，就能看出其中有些分量向正值变化得极慢，可及早采取对策。;……;(5) 计算W(k+1)和B(k+1)。;例3.11 已知两类模式训练样本： ;;;;;;;;