模式识别基础复习资料new

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1、[模式识别基础]2009秋季模式识别基础复习资料教师：张学工2009秋季Xinbenlv@zzxy.org清华大学自动化系2009秋季清华大学自动化系

2、卷九、1999~2000春_模式识别_张学工_期末（略，同卷七）17[模式识别基础]2009秋季Contents卷一、模式识别机经3卷二、2008~2009秋_模式识别_张学工_期末B4卷三、2007~2008秋_模式识别_张学工_期末B6卷四、2007~2008秋_模式识别_张学工_期末A8卷五、2006~2007秋_模式识别_张学工_期末B9卷六、2005~2006秋_模式识别

3、_张学工_期末10卷七、2004~2005秋_模式识别_张学工_期末11卷八、2003~2004秋_模式识别_张学工_期末12卷九、1999~2000春_模式识别_张学工_期末13附录、名词以及原理15清华大学自动化系

4、卷九、1999~2000春_模式识别_张学工_期末（略，同卷七）17[模式识别基础]2009秋季 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：

5、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。，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

6、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.....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），可以考虑加权清华大学自动化系

7、卷九、1999~2000春_模式识别_张学工_期末（略，同卷七）17[模式识别基础]2009秋季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：

8、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）：每个坐标的绝对值差之和（1范数）：贝叶斯分类器不受、fisher投影法不受：都属于判别函数与距离度量无关的，故不受影响，近邻法，c均值法与受

9、到距离度量的5.(15分)AB玩游戏,A问是非问题,B回答是或非.问1)游戏与模式识别什么内容有关系?用模式识别语言描述2)B应如何调整问题3)如果做成计算机游戏,写出设计思路,方法,难点,解决方案.游戏受欢迎吗?为什么?答：???这是一类决策树问题。可以将每一个是非问题看做一个决策树节点，是非答案决定了分支的方向（左或右）。调整问题应该使得在有效分类的情况下树深度最浅，就能在单次游戏最坏情况下最快猜出。（我觉得挺2的，应该不会受欢迎。。不过可以用作公安局犯罪嫌疑人指认的软件）6.(6分)自己设计模糊数学用于模式识别的其他理论方法

10、(除去聚类).写出思路必要细节.分析可能结果.答：例如k-近邻法的模糊性质。定义隶属函数表示属于类的程度，值域上界为1，表示完全属于，下界为0，表示完全不属于，将对任意一个待判定的样本清华大学自动化系

11、卷九、1999~2000春_模式识别_张学工_期末（略，同卷七）17[模式识别基础]2009秋季,选取某个距离度量（如欧几里得距离）最近的k个已知类别的训练样本，从而令得到x对于类的隶属函数。7.(10分)专家经常根据特殊笔迹或特殊长相分类.问如何在一个人脸自动识别系统或笔迹自动识别系统中实现人的这一经验.从数据预处理,特征提取,选

12、择分类器设计等角度描述实现这一经验的方法与可能性.优点?缺点?答：这是一类特殊的图像识别问题，可以采用K-L分类卷二、2008~2009秋_模式识别_张学工_期末B1.（30'） 简要介绍下列概念·ROC曲线、交叉验证、似然函数、特征选择与提取、推