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2009秋季 [模式识别基础] [模式识别基础] 2009秋季 PAGE \* MERGEFORMAT 2 STYLEREF 1 卷一、模式识别机经 | 清华大学 自动化系 清华大学 自动化系 | STYLEREF 1 卷一、模式识别机经 PAGE \* MERGEFORMAT 3 模式识别基础 模式识别基础 复习资料 教师：张学工 2009秋季 Xinbenlv@ 清华大学 自动化系 2009秋季 Contents TOC \o 1-3 \h \z \u HYPERLINK \l _Toc250310350 卷一、模式识别机经 PAGEREF _Toc250310350 \h 3 HYPERLINK \l _Toc250310351 卷二、2008~2009秋_模式识别_张学工_期末B PAGEREF _Toc250310351 \h 4 HYPERLINK \l _Toc250310352 卷三、2007~2008秋_模式识别_张学工_期末B PAGEREF _Toc250310352 \h 6 HYPERLINK \l _Toc250310353 卷四、2007~2008秋_模式识别_张学工_期末A PAGEREF _Toc250310353 \h 8 HYPERLINK \l _Toc250310354 卷五、2006~2007秋_模式识别_张学工_期末B PAGEREF _Toc250310354 \h 9 HYPERLINK \l _Toc250310355 卷六、2005~2006秋_模式识别_张学工_期末 PAGEREF _Toc250310355 \h 10 HYPERLINK \l _Toc250310356 卷七、2004~2005秋_模式识别_张学工_期末 PAGEREF _Toc250310356 \h 11 HYPERLINK \l _Toc250310357 卷八、2003~2004秋_模式识别_张学工_期末 PAGEREF _Toc250310357 \h 12 HYPERLINK \l _Toc250310358 卷九、1999~2000春_模式识别_张学工_期末 PAGEREF _Toc250310358 \h 13 HYPERLINK \l _Toc250310359 附录、名词以及原理 PAGEREF _Toc250310359 \h 15 ?卷一、模式识别机经?????????????????????????? 1.(16分)正态分布N(0,9)与均匀分布[5,10],先验概率1/2最小错误率分类器,并画图.最小错误率分类器缺点 答：１．设计最小错误率分类器：如果则为反之则为（特别的，当，可以接受为任何一类也可以拒绝。在连续情况下这种情况几乎完全不出现。 1.(16分)正态分布N(0,9)与均匀分布[5,10],先验概率1/2最小错误率分类器,并画图.最小错误率分类器缺点 ， 2．画图如下，红色表示（[5,10]均匀分布的后验概率），蓝色表示（N(0,9)的后验概率）（注意！！！图是错的——作者） （图是错的） 3．最小错误分类器有许多局限性。其一，其只考虑到错误率的限制，并未考虑到实际情况中不同错误的代价等等，为了克服这类局限性，学者们在最小错误率之外又设计了最小风险分类器、限定一类错误率令另一类错误率最小的分类器等；其二，其只能用于监督学习，要求已知分类情况，并且要满足I.I.D条件即样本与总体分布相符；其三，其要求必须知道先验概率，许多实际问题的先验概率是难以得到的。 2.(22分)8个样品w1?3个...,w2?5个 2.(22分)8个样品w1?3个...,w2?5个1)最近邻分类,画图 2)给两个点..,问怎么分3)最近邻分类器线性分类器? 4)设计二次曲面分之5)压缩近邻法压缩过程及结果 6)压缩近邻法分界面并比较1) 答：（题目不完整）最近邻法（k=1），k近邻（k个最近的点投票），可以考虑加权 3.(5分)证明两个样品构成得协方差矩阵一般是奇异的 3.(5分)证明两个样品构成得协方差矩阵一般是奇异的（不可逆的） 答：设,从而其第i行j列元素为，表示第m个样本第n个维度的值。从而这是一个行列式为零的矩阵（第一行除以(）,第二行除以之后想减得零，故该协方差阵是奇异的。 4.(26分)距离不同会有不同结果 4.(26分)距离不同会有不同结果1)给出两种你认为重要的距离,如何定义及物理意义2)贝叶斯分类器,近邻法,fisher投影法,c均值法是否受距离度量影响,不受则说明理由,受,距离说明 答：距离可以是任意一种范数，设对点 欧几里得距离（2范数）： 每个坐标的绝对值