模式识别与分类算法：Fisher判别分析举例

"Fisher判别分析举例-模式识别与概率统计" 模式识别是计算机科学和人工智能领域中的一门重要学科，它研究如何使机器能够观察环境，学习区分感兴趣的模式，从背景中分离出来，并作出合理的决策。模式识别的应用非常广泛，如人脸识别、数字识别、语音识别等。 在模式识别中，Fisher判别分析是一种常用的方法，它可以将数据点投影到一个方向上，使得同类样本的投影点尽可能地聚集在一起，而不同类样本的投影点尽可能地分离开来。这种方法可以用于解决二分类问题，即将数据点分为两类：Af和Apf。 在本例中，我们有两种蠓Af和Apf，它们的触角长和翼长分别记录在两个矩阵中。为了识别一个标本是Af还是Apf，我们可以使用Fisher判别分析法。首先，我们需要计算出两个类别的均值和协方差矩阵，然后计算出Fisher判别函数的系数。最后，我们可以使用这个系数来计算出待识别的标本所属的类别。 在本例中，我们有三个待识别的标本，它们的触角长和翼长分别是(1.24,1.80)T ,(1.28,1.84)T,(1.40,2.04)T。我们可以使用Fisher判别分析法来计算出这三个标本所属的类别。 模式识别的基本概念包括模式、样本、类别、特征等。模式是指要识别的对象或事件，样本是指从模式中抽取的数据，类别是指将样本分为不同的类别，特征是指用来描述样本的特征。模式识别的基本方法包括判别函数、聚类分析、特征提取等。 在模式识别中，概率论是非常重要的一部分，包括 Bayes 决策理论、概率密度估计等。Bayes 决策理论是指根据概率论的原理来作出决策的方法，而概率密度估计是指根据样本数据来估计概率密度函数的方法。 模式识别的应用非常广泛，如人脸识别、数字识别、语音识别等。人脸识别是指根据人脸图像来识别出个人的身份，数字识别是指根据数字图像来识别出数字，语音识别是指根据语音信号来识别出语音内容等。 模式识别的基本问题包括模式识别系统、模式识别方法、模式识别应用等。模式识别系统是指用于模式识别的计算机系统，模式识别方法是指用于模式识别的算法和技术，模式识别应用是指模式识别在实际应用中的使用。 在本例中，我们使用Fisher判别分析法来解决二分类问题，即将数据点分为两类：Af和Apf。这是模式识别中的一种常用的方法，可以应用于实际中的各种模式识别问题。