模式识别试题二答案问答第 1 题答：在模式识别学科中，就“模式 ”与“模式类 ”而言，模式类是一类事物的代表，概念或典型，而“模式 ”则是某一事物的具体体现，如“老头 ”是模式类，而王先生则是“模式 ”，是 “老头 ”的具体化。问答第 2 题答： Mahalanobis 距离的平方定义为：其中x， u 为两个数据，是一个正定对称矩阵（一般为协方差矩阵）。根据定义，距某一点的Mahalanobis 距离相等点的轨迹是超椭球，如果是单位矩阵Σ，则 Mahalanobis 距离就是通常的欧氏距离。问答第 3 题答：监督学习方法用来对数据实现分类，分类规则通过训练获得。该训练集由带分类号的数据集组成，因此监督学习方法的训练过程是离线的。非监督学习方法不需要单独的离线训练过程，也没有带分类号（标号）的训练数据集，一般用来对数据集进行分析，如聚类，确定其分布的主分量等。就道路图像的分割而言，监督学习方法则先在训练用图像中获取道路象素与非道路象素集，进行分类器设计，然后用所设计的分类器对道路图像进行分割。使用非监督学习方法，则依据道路路面象素与非道路象素之间的聚类分析进行聚类运算，以实现道路图像的分割。问答第 4 题答：动态聚类是指对当前聚类通过迭代运算改善聚类；分级聚类则是将样本个体，按相似度标准合并，随着相似度要求的降低实现合并。问答第 5 题答：在给定观察序列条件下分析它由某个状态序列S 产生的概率似后验概率，写成P(S|O)，而通过 O 求对状态序列的最大似然估计,与贝叶斯决策的最小错误率决策相当。问答第 6 题答：协方差矩阵为，则1） 对角元素是各分量的方差，非对角元素是各分量之间的协方差。2） 主分量，通过求协方差矩阵的特征值，用得，则，相应的特征向量为：，对应特征向量为，对应。这两个特征向量即为主分量。3） K-L变换的最佳准则为：对一组数据进行按一组正交基分解，在只取相同数量分量的条件下，以均方误差计算截尾误差最小。4） 在经主分量分解后，协方差矩阵成为对角矩阵，因而各主分量间相关消除。问答第 7 题答：1、求数据集的主分量是非监督学习方法；2、汉字识别对待识别字符加上相应类别号—— 有监督学习方法；3、自组织特征映射——将高维数组按保留近似度向低维映射——非监督学习；4、 CT图像分割 —— 按数据自然分布聚类——非监督学习方法；问答第 8 题答：线性分类器三种最优准则：Fisher 准则 ：根据两类样本一般类内密集, 类间分离...
