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文档简介
第4章基于统计决策的概率分类法习题解答4.1分别写出以下两种情况下,最小错误率贝叶斯决策规那么:〔1〕两类情况,且。〔2〕两类情况,且。解:最小错误率贝叶斯决策规那么为:假设,那么两类情况时为:假设,那么假设,那么(1)当,变为:假设,那么假设,那么(2)当时,变为:假设,那么假设,那么4.2假设在某个地区的疾病普查中,正常细胞〔〕和异常细胞〔〕的先验概率分别为,。现有一待识别细胞,其观察值为X,从类概率密度分布曲线上查得,,试对该细胞利用最小错误率贝叶斯决策规那么进行分类。解1:〔正常〕解2:,〔正常〕4.3设以下模式类具有正态概率密度函数::,,,:,,,〔1〕设,求两类模式之间贝叶斯判别界面的方程式。〔2〕绘出判别界面。解:(1)由,得均值向量和协方差矩阵分别为:即,可求得。又由于,有由得判别界面为:24622462460x1x2解图解图4.1判别界面4.4对4.2题中两类细胞的分类问题,除的数据外,假设损失函数的值分别为,,,,试用最小风险贝叶斯决策规那么对细胞进行分类。解1:当X被判为类时:当X被判为类时:=,〔正常〕解2:,〔正常〕4.5设有两类一维模式,每一类都是正态分布,两类的均值和均方差分别为,;,采用〔0-1〕损失函数,且。〔1〕试绘出两类模式的密度函数曲线,其判别界面位于何处?〔2〕假设已获得样本:-3,-2,1,3,5,试判断它们各属于哪一类。解:〔1〕两类问题的最小风险贝叶斯决策规那么为假设,那么假设,那么式中;。当(0-1)损失且时:。由可知,判别界面由下式决定考虑到一维时及条件,,,上式等价为即判别界面位于处。密度函数曲线及判别界面如解图4.2所示。〔2〕对样本x=-3:由图可见p(x=-3|ω1)>p(x=-3|ω2),故-3属于ω1类。同理,样本x=-2属于ω1类。样本x=1处于判别界面上,任意判决。样本x=3属于ω2类。样本x=5属于ω2类。02021-3xp(x|ωi)43-1-2-456p(x|ω1)p(x|ω2)判别界面解图4.2密度函数曲线及判别界面4.6有两个一维模式类,其概率密度函数如图4.20所示。〔1〕假设用〔0-1〕损失函数且先验概率相等,试导出其贝叶斯决策的判别函数。〔2〕求出判别界面的位置。〔3〕样本:0,2.5,0.5,2,1.5,判断它们各属于哪一类。图4.20图4.20两个一维模式类的概率密度函数0123x1解:〔1〕经过〔2,0〕和〔0,1〕点,设直线方程为。,经过〔1,0〕和〔3,1〕点,设直线方程为。,两类问题的最小风险贝叶斯决策规那么为假设,那么假设,那么式中;。当(0-1)损失且时:。对一维模式的决策规那么为:判别函数:(0<x<3)〔2〕判别界面为:即:。〔3〕x=0时:,,有,故。同理得:,,处于判别界面,任意判决。4.7设两类模式和具有正态分布密度函数,,,,。假设用〔0-1〕损失函数,试写出对数似然比决策规那么。解:两类问题最小风险贝叶斯决策规那么似然比形式为假设,那么式中;。对正态分布:在条件下:设,那么(0-1)损失时,在条件下,。似然比判决不等式为:1两边取自然对数得:00故对数似然比决策规那么为假设0,那么4.8服从正态分布的两类训练样本集分别为::,,,,:,,,试问属于哪一类?解:正态分布最小错误率贝叶斯决策的判别函数为:经计算有:,,由和得将代入上式得故类。4.9一个两类识别问题,模式向量为一维。随机抽取类的6个样本:,,,,,试选用正态窗函数估计,即求估计式。解:选用正态窗函数:∵x是一维的,,其中选。上式用图形表示是6个分别以3.2,3.6,3,6,2.5,1.1为中心的正态曲线,而那么是这些曲线之和,如解图4.3所示。由图看出,每个样本对估计的奉献与样本间的距离有关,样本越多,越准确。解图4.3解图4.3曲线123456x6x5x3x1x2x4x4.10选择适宜的势函数计算以下模式的判别函数::,;:,解:设。选用埃尔米特多项式构成二维线性势函数。埃尔米特多项式的前两项为:可构成势函数迭代算法为:,假设。设初值,,开始迭代。(1),(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8),(9),此时,对全部训练样本完成了一次无错分的迭代,故判别函数为4.11
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