模式识别考题(2014)v2.0

四川大学研究生试卷

课程：模式识别; 年级：2014 ；考试时间： 2015-1-8。

1、 简述最近邻决策规则的原理及其性能（10分）。

2、 已知15个样本，每个样本2个特征，数据分布如下（20分）： 样本序号 特征f1 特征f2 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 X13 X14 X15 0 1 2 1 2 10 9 9 9 5 6 7 6 -1 0 -3 1 -6 -6 9 8 1 1 -1 10 1 －6 0 －3 0 试用C均值法进行聚类，并写出详细步骤。 3、 已知分属两类的模式（15分）：

X11X12 1X13X14(1,0)TX21TX22(3,2) 2T(6,1)X23X(1,1)T24(4,5)T(2,1)T(1,1)T(3,1)T

试用感知器算法或者LMSE算法，求出：（1）权矢量W；（2）判别函数d(X)。

4、 在识别系统中，假定有人和汽车两种类型，先验概率分别是0.8和0.2，损失函数如表2

所列，其中1和2分别表示人和汽车，判决11，22，3表示拒绝判决。现在做了4次试验，获得4个样本的类概率密度如下表1。

表1 表2

px|1 px|2 0.3 0.2 0.3 0.7 判决 类 损 型 失 1 0.5 2 2 0.85 0.7 0.6 0.2 1 5 1.0 2 2.5 1.6 3

(1) 试用贝叶斯最小误判概率准则判决4个样本各属于哪个类型（10分）；

(2) 假定前两种判决，试用贝叶斯最小风险准则判决4个样本各属于哪个类型（10分）； (3) 把拒绝判决考虑在内，重新考核4次试验的结果（10分）。 5、 已知模式集为（15分）：

1(5,5)T,(5,4)T,(4,5)T,(5,6)T,(6,5)T2(5,5),(5,6),(6,5),(5,4),(4,5)TTTTT

试用K-L特征变换法，求模式一维新特征。

6、 已知某实际应用中，模糊相似关系矩阵为（10分）：

0.20.90.60.31 0.210.10.250.5 R0.90.110.30.1 0.60.250.310.7 0.50.10.710.3试用模糊聚类分析法对其进行分类决策。