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文档简介

1、CENTRAL SOUTH UNIVERSITY 模式识别课程设计报告题 目 学生姓名 班级学号 指导教师 设计时间 前言1、课程设计的目的模式识别课程是智能科学与技术等专业教学计划中以应用为基础的一门专业课，是研究如何用机器去模拟人的视觉、听觉、触觉等感觉器官以识别外界环境的理论与方法，模式识别课程设计的目的是使学生掌握统计模式识别的基本分类方法的算法设计及其验证方法，通过设计性实验的训练，以提高学生设计算法及数值实验的能力，进一步提高分析问题、解决问题的能力。通过本课程设计，学习利用监督或非监督学习方法对生活中的实际问题进行识别分类，掌握模式识别系统的基本设计思路与步骤。 2、课程设计的基

2、本内容观察生活与环境，自选一个题目，采用一种监督或非监督学习方法对其进行分类与识别。（贝叶斯决策、Fisher线性判别、感知准则方法、Parzen 窗法或 Kn 近邻法、K-L变换法、K-means等）。数据源可以自选， 也可以参考UCI数据集：/ml/目录前言-1目录-2正文-3结论-5附录-6参考文献-8正文我们组选择用模式识别中的Fisher线性判别方法，根据身高体重数据，来进行男女判别分类的问题。选用的编程语言工具是matlab，于win7系统环境下编程。算法流程图：将训练集female.mat和male.mat中数据用矩阵表示为w1和

3、w2，利用MATLAB的mean()函数分别求出w1和w2的均值，在D维空间中：各样本类内离散度矩阵、总类内离散度矩阵和样本类间离散度矩阵的计算公式分别为： 利用以上公式可以求出男生和女生类别的类内离散度矩阵、总类内离散度矩阵和样本类间离散度矩阵，分别用s1、s2、sw、sb表示。之后，利用公式：可以求出使Fisher准则函数取极大值时的解，也就是D维空间到一维Y空间最好的投影方向，用vector_w表示。在此基础上求出一维Y空间中的均值ave_m1、ave_m2。取先验概率pw1 = 0.5; pw2 = 0.5;利用公式求出w0 = (ave_m1+ave_m2)/2 + log(pw1/

4、pw2)。对于测试样本sample中选取了15个女生的数据加20个男生数据，利用：vector_w*sample(n,:) - w00来判别为女生；vector_w*sample(n,:) - w00)%满足被判为女生的条件 right=right+1; else%判断为男生 wrong=wrong+1; end;end;rate=right/15;disp(该程序准确率为,num2str(rate)height=input(请输入欲分类人的身高(cm)：);weight=input(请输入欲分类人的体重(kg)：);x=height,weight;if(vector_w*x-w00) disp(该生为女生！)else disp(该生为男生！)end;参考文献1、模式识

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