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文档简介

1、模式识别(m sh sh bi)实验报告实验(shyn)信息年级日期姓名学号姓名学号姓名学号201312.7刘秋月201211201057王卓琳201211211067顾一凡20131121实验(shyn)内容实验原理Parzen窗估计假设样本是二维的，R是以x为中心的超立方体，h为超立方体的边长，如下图：给定下面的公式(gngsh)，表示的是Xi是否(sh fu)落在方形中：Parzen概率密度估计(gj)公式的表示如下：此公式表示的是利用方窗实现对待估密度函数的估计对窗口做一定的泛化，使用正态窗实现对待估密度函数的估计，公式如下：Kn近邻估计样本总数为N，在x附近选取与之最近的Kn个样本，

2、计算该Kn个样本分布的最小体积Vn，于是在x处的概率密度估计值为：其渐进(jinjn)收敛的充要条件为：一般(ybn)情况下，取本次实验(shyn)中，设置了不同的邻近系数e来控制Kn的值。由题意可知，该分布为一段三角分布加上均匀分布组合而成，产生三角分布随机数的公式如下：根据以上公式可生成符合要求的随机样本。实验结果Parzen窗估计h=0.25 N取不同值的结果（N=1 16 256） h=1 N取不同值的结果（N=1 16 256）h=4 N取不同(b tn)值的结果(ji gu)结果(ji gu)分析：当N=1时，Pn（x）就是实际的窗函数当N=16及256时，hn=0.25曲线起伏大，hn=1，曲线起伏减小，hn=4，曲线平坦，预测较好N越大，即样本越多，最终估计得到的结果越准确，可见为了得到较为准确的预测结果，需要较大的样本数量Kn近邻估计N=16，邻近系数分别为3和1时的结果N=256，邻近(ln jn)系数分别为3和1时的结果(ji gu)N=1024，邻近系数(xsh)分别为3和1时的结果N=3600，邻近系数分别为3和1时的结果结果分析：当样本量N固定，选取邻近系数为1时数值在高峰段上下波动较大，而选取3时波动平缓，预测较为接近预期结果。当邻近系数固定时，样本量N越大，结果越准确。特别当样本量为16时，误差很大不

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