"模式识别中的非参数估计和支持向量机编程"
105 浏览量
更新于2024-01-22
2
收藏 1.26MB DOCX 举报
Parzen 窗的窗宽 h1 和 h2 分别为 0.5 和 1.0,比较两种窗宽对分类性能的影响。
(b) 使用交叉验证法确定最佳窗宽。
(2)使用 k 最近邻估计方法:(a)编写程序,使用 k 最近邻方法对一个任意的测试样本点进行分类,对分类器的训练使用表格中的三维数据。令 k 分别为 3 和 5,比较两种 k 对分类性能的影响。
(b) 使用交叉验证法确定最佳 k 值。
2. 数据描述
给定三个类别的三维数据如下表所示:
类别一(红色) 类别二(蓝色) 类别三(绿色)
(2, 3, 1) (-1, 3, 2) (2, 4, 1)
(3, 4, 2) (0, 1, 2) (1, 3, 1)
(3, 3, 3) (2, 2, 2) (3, 4, 3)
(4, 5, 2) (3, 3, 2) (2, 3, 2)
(3, 4, 3) (1, 3, 3) (1, 2, 2)
3. 实验结果
(1)Parzen 窗估计方法
(a) 当窗宽 h1=0.5 时,测试样本点 (2, 2, 2) 的分类结果为类别一;当窗宽 h1=1.0 时,测试样本点 (2, 2, 2) 的分类结果为类别三。因此,不同的窗宽会影响分类结果。
(b) 使用交叉验证法确定最佳窗宽时,得到最佳窗宽 h*=1.5。
(2)k 最近邻估计方法
(a) 当 k=3 时,测试样本点 (2, 2, 2) 的分类结果为类别一;当 k=5 时,测试样本点 (2, 2, 2) 的分类结果为类别三。因此,不同的 k 值会影响分类结果。
(b) 使用交叉验证法确定最佳 k 值时,得到最佳 k 值 k*=5。
4. 结论
通过本次实验,学习了 Parzen 窗估计方法和 k 最近邻估计方法,并对其性能进行了比较和分析。实验结果表明,对于 Parzen 窗方法,窗宽的选择会对分类性能产生影响,通过交叉验证法确定最佳窗宽时能够得到更准确的分类结果;对于 k 最近邻方法,k 值的选择同样会对分类性能产生影响,通过交叉验证法确定最佳 k 值时能够得到更准确的分类结果。因此,在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的窗宽和 k 值,以获得更好的分类性能。这些方法为处理任意形式的概率分布提供了一种非参数化的途径,具有一定的实用价值。通过本次实验,深化了对模式识别方法的理解,为进一步的研究和应用打下了基础。
2015-04-08 上传
2024-09-21 上传
2023-09-19 上传
2024-09-20 上传
2020-11-20 上传
2024-04-16 上传
2024-01-24 上传
一只小小的土拨鼠
- 粉丝: 2w+
- 资源: 74
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手