国科大计算机学院模式识别与机器学习黄庆明等 历年期末考试题

本文介绍了利用Python编程实现遥感图像最小距离分类的方法。最小距离分类法是一种基本的分类方法，通过计算未知类别向量到已知类别中心向量的距离，将待分类向量归为距离最小的类别。实验分为ENVI实现和Python编程实现两部分。ENVI实现包括图像文件打开、样本选择、最小距离分类和混淆矩阵计算等步骤。Python编程实现则包括类别确定、特征提取、特征中心计算、归一化处理和距离准则判定等步骤。文章还提供了详细的Python代码，包括数据读取、特征提取、距离计算和结果输出等模块。实验结果表明，编程实现的结果与ENVI分类结果相似，精度均在85%以上。最小距离分类法原理简单、计算速度快，但由于仅考虑类别均值而忽略方差和协方差，分类精度有限，适用于快速浏览分类概况。 在遥感图像处理领域，最小距离分类法是一种基础且高效的分类技术，其核心思想是将遥感图像中的像素点根据其特征与已知类别的中心特征进行比较，选择距离最小的类别作为该像素点的分类结果。这种方法简单直接，计算效率高，特别适合于分类样本数量较多或者需要快速处理的场景。 在实现最小距离分类时，首先需要确定分类的目标类别，这通常需要依据图像的先验知识或统计特性来设定。接着，从遥感图像中提取出相关的特征，这些特征可能包括光谱特征、纹理特征等，这些特征的选择和提取对于分类结果的准确性至关重要。 为了进一步提高分类精度，特征中心的计算是必不可少的步骤。特征中心一般是指各类别特征向量的均值，它们代表了各类别的中心位置，是进行最小距离计算的基准点。在计算特征中心后，还需要对数据进行归一化处理，以消除不同特征量纲的影响，确保距离计算的公平性和准确性。 距离计算是整个分类过程的核心，常用的准则包括欧几里得距离、曼哈顿距离等。通过计算每个像素点到各类别中心的距离，根据距离最小原则，将像素点归类到最近的类别中。为了验证分类结果的准确性，还需要利用混淆矩阵等方法对分类效果进行评估，混淆矩阵能详细反映各类别分类的准确率和遗漏率。 在实际操作中，ENVI软件常被用于遥感图像的处理和分类，它提供了一套完整的操作流程和可视化工具，便于用户进行样本选择、特征提取和分类操作。而Python编程实现则提供了更高的灵活性和可扩展性，程序员可以根据具体需要编写算法和处理流程，其优势在于能够集成更多的算法和处理工具，实现复杂的数据处理和分析任务。 通过对比ENVI软件实现与Python编程实现的最小距离分类方法，我们可以发现，尽管软件提供了方便快捷的途径，但Python编程实现的灵活性和可定制性使其在处理特定问题时更具优势。实验结果表明，Python编程实现的精度可以达到85%以上，这与ENVI软件的分类精度相当。不过，由于最小距离分类法仅仅考虑了类别均值而未考虑方差和协方差，因此其分类精度存在一定的局限性，对于某些类别区分度不高的情况可能不够理想。 最小距离分类法以其原理的简单性和计算的快速性，在遥感图像处理中占有一席之地。它适用于需要快速分类或初步分类的场景，尤其在对分类精度要求不是极端严格的情况下。然而，在面对更为复杂的图像分类任务时，可能需要考虑采用更为复杂和精细的分类方法。

如何使用Matlab实现基于RA-AF特征提取的高斯混合模型（GMM）进行裂纹模式识别的方法。通过EM迭代算法优化GMM参数，实现了无需手动划分裂纹分界线即可自动识别拉伸和剪切裂纹的功能。代码不仅提供了详细的注释，还涵盖了从数据加载到模型训练再到结果输出的完整流程，包括绘制裂纹分布图和输出统计数据。 适合人群：具备一定机器学习和Matlab编程基础的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要自动化裂纹检测和分类的实际工程项目，特别是那些难以明确界定裂纹边界的场合。通过该方法，可以提高裂纹识别的效率和准确性，减少人工干预。 其他说明：为了确保模型的有效性，在实际应用中还需考虑数据预处理、标准化等问题。此外，对EM算法的收敛性判断和模型参数的初始化方法也需要进一步优化。

正态分布的Bayes决策例解 两类的识别问题：医生要根据病人血液中白细胞的浓度来判断病人是否患血液病。 根据医学知识和以往的经验，医生知道： 患病的人，白细胞的浓度服从均值2000，标准差1000的正态分布；未患病的人，白细胞的浓度服从均值7000，标准差3000的正态分布； 一般人群中，患病的人数比例为0.5%。 一个人的白细胞浓度是3100，医生应该做出怎样的判断？ 正态分布 Bayes决策 它与人工智能关系密切，其目的是用机器完成人类智能中通过视觉、听觉、触觉等感官去识别外界环境的工作。 模式识别是一门理论与应用并重的技术科学。

内容概要：本文是一份关于基于BP神经网络的模式识别实验报告，详细介绍了BP神经网络的基本结构与原理，重点阐述了前向传播与反向传播算法的实现过程。通过构建包含输入层、隐含层和输出层的简化神经网络，利用“异或”真值表进行模型训练与验证，并进一步应用于小麦种子品种分类的实际案例。实验涵盖了数据预处理（如归一化）、网络初始化、激活函数选择（Sigmoid）、误差计算与权重更新等关键步骤，提供了完整的Python实现代码，并通过交叉验证评估模型性能，最终实现了较高的分类准确率。; 适合人群：具备一定编程基础和数学基础，正在学习人工智能、机器学习或神经网络相关课程的本科生或研究生，以及希望深入理解BP算法原理的初学者。; 使用场景及目标：①理解BP神经网络中前向传播与反向传播的核心机制；②掌握反向传播算法中的梯度计算与权重更新过程；③通过动手实现BP网络解决分类问题（如XOR逻辑判断与多类别模式识别）；④学习数据预处理、模型训练与评估的基本流程。; 阅读建议：建议结合实验代码逐段调试，重点关注forward_propagate、backward_propagate_error和update_weights等核心函数的实现逻辑，注意训练与测试阶段数据归一化的一致性处理，以加深对BP算法整体流程的理解。

这是模式识别选修的上机，我用到了tensorflow，matlab。数据集也在里面，为了方便有些数据直接用的库函数调用（没用老师指定的数据，验收时助教也没说），uu们如果缺库函数可能需要配一下（甚至因为我这个是步进运行，之前的运行结果应该还保留着φ(*￣0￣)）。 上机内容如下： 第一次 验证算法: 1）K近邻方法分类; 2）最近邻方法分类; 3）分析k值不同情况或不同方式、比例训练样本情况,画出错误率/正确率曲线; 数据: 1）uSPS手写体 2）ucI数据库中sonar数据源 3）UCI数据库中Iris数据 第二次 比较kmeans算法和FCM算法数据集: 1）sonar和lris数据上验证 2）CIFAR图像数据上验证算法 第三次 验证方法:SVM 数据集:Extended YaleB人脸数据库（选做CIFAR-10数据集) 核函数:高斯核和多项式核 核参数可以手动调节或交叉验证确定 第四次 要求:验证bagging和adaboost算法 在CIFAR-10数据集和ex.ended Yale B数据集上组合分类器自己设定

江淮地区降水量预测的模糊模式识别主要涉及了模式识别、模糊数学、隶属函数以及模糊语言这些关键知识点。在具体分析这些知识点之前，先要理解这篇论文的研究背景。论文主要是针对江淮地区降水量预测问题，采用模糊模式识别方法建立数学模型，进而提高预测的准确性。以下是对论文中提到的关键知识点的详细解读。 模式识别（Pattern Recognition）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到利用计算机算法对数据进行分类，使得计算机能够识别出数据中的模式特征。在日常生活中，我们不断地进行模式识别，比如区分不同类型的声音、图像和语言信息。在生产实践中，模式识别能够帮助人们自动分类和识别数据，解决了不少实际问题。 模糊数学则是研究和处理模糊性的数学分支，而模糊性是现实世界中普遍存在的现象，它体现在事物的不确定性和不精确性上。在语言表达中，这种模糊性尤为突出，如“近”、“高”、“大”等概念都具有不明确的外延。模糊数学通过构建模糊集和隶属函数来处理这类问题，能够在一定程度上量化和描述这种模糊性。 隶属函数是模糊集理论中的核心概念，它表达了元素对于某个模糊集合的隶属程度。对于降水量的预测，隶属函数可以帮助我们将模糊的语言描述转换为可以计算的数学表达式，进而对降水量进行评价和分类。 模糊语言是模糊集合在语言上的表现形式，它能够表达事物的不精确性和模糊性。在实际应用中，模糊语言可以用于构建模糊规则，通过模糊逻辑进行推理，从而完成对复杂系统行为的描述和预测。比如文中所提到的用“平均气温低”、“二月份气温低于零下5度”等模糊概念构建的模糊集。 论文中通过建立模糊模式识别模型来预测江淮地区的降水量，具体步骤包括建立隶属函数和模糊语言判别模型。在这个过程中，需要确定哪些因素是降水量预测的关键判别因素，并为每个因素构造出隶属函数。这四个评判标准中，如果一个地区的数据满足“冬季平均气温较低”和“二月份气温低于零下5度的天数长”或者“冬季极端气温”和“极端低温持续时间长”两个条件之一或全部，那么该地区的降水量预测结果为较大可能性。 实例分析部分进一步通过具体的江淮地区历史数据，对模型进行了验证和分析。通过计算出的数据变化，来判断某一年的降水量的大小。该方法能够量化预测降水量的可能性，为气象预测提供了一种新的研究思路和手段。 江淮地区降水量预测的模糊模式识别为气象领域提供了一种新的预测方法。该方法通过模糊数学的隶属函数和模糊语言描述来处理原本模糊不清的气象语言信息，将其转化为可以计算和预测的数学模型，从而提高了降水量预测的准确性和实用性。这种方法的提出和应用，对于进一步研究和理解气象变化规律，具有重要的理论和实际意义。

内容概要：本文档详细介绍了使用Matlab实现麻雀搜索算法（SSA）优化模糊C均值聚类（FCM）的项目实例，涵盖模型描述及示例代码。SSA-FCM算法结合了SSA的全局搜索能力和FCM的聚类功能，旨在解决传统FCM算法易陷入局部最优解的问题，提升聚类精度、收敛速度、全局搜索能力和稳定性。文档还探讨了该算法在图像处理、医学诊断、社交网络分析、生态环境监测、生物信息学、金融风险评估和教育领域的广泛应用，并提供了详细的项目模型架构和代码示例，包括数据预处理、SSA初始化与优化、FCM聚类、SSA-FCM优化及结果分析与评估模块。; 适合人群：具备一定编程基础，对聚类算法和优化算法感兴趣的科研人员、研究生以及从事数据挖掘和机器学习领域的工程师。; 使用场景及目标：①提高FCM算法的聚类精度，优化其收敛速度；②增强算法的全局搜索能力，提高聚类结果的稳定性；③解决高维数据处理、初始值敏感性和内存消耗等问题；④为图像处理、医学诊断、社交网络分析等多个领域提供高效的数据处理解决方案。; 其他说明：此资源不仅提供了详细的算法实现和代码示例，还深入探讨了SSA-FCM算法的特点与创新，强调了优化与融合的重要性。在学习过程中，建议读者结合理论知识和实际代码进行实践，并关注算法参数的选择和调整，以达到最佳的聚类效果。

计算机视觉与模式识别领域近年来取得了长足的发展，特别是在手势识别方面，它作为人机交互的重要方式之一，已经被广泛应用于智能控制系统、虚拟现实以及自动化设备中。本项目是基于Python3.7编程语言，结合OpenCV库，针对手势轮廓特征提取及机器学习分类技术的深入研究，并且完整地展示了从手势图像采集、预处理、特征提取，到模型训练以及最终的分类识别整个流程的开发步骤。 项目实施过程中，开发者需要对Python编程语言有较深入的理解，同时对OpenCV库的操作应熟练掌握。OpenCV库作为计算机视觉领域最流行的开源库之一，它提供了大量的计算机视觉和机器学习算法，使得开发者可以快速地进行图像处理和分析。 手势轮廓特征提取是手势识别中的关键技术。在这个项目中，开发者需要运用图像处理技术，如边缘检测、轮廓提取等，来准确地从背景中分离出手势图像，并获取手势的轮廓信息。这些轮廓信息将作为后续机器学习算法的输入特征，用于训练分类模型。 机器学习分类是通过训练算法对特征数据进行学习，从而实现分类任务的过程。在这个项目中，可能会使用到的机器学习模型包括支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。这些模型需要基于提取到的特征数据进行训练，以达到准确分类手势的目的。 此外，项目中还包含了手势库的构建以及傅里叶描述子的使用。手势库的构建是为了存储大量的手势图像样本，它们将被用于训练和测试机器学习模型。傅里叶描述子则是一种用于形状描述的方法，它可以将轮廓信息转换为频域信息，这有助于更好地提取和表示形状的特征。 整个项目的开发是在Windows 10环境下进行的，这为开发者提供了稳定的操作系统平台。而在项目中提到的“gesture-recognition-master”文件夹，可能是包含了项目源代码、数据集、预训练模型以及其他重要文件的核心目录，是整个项目实现的关键部分。 此外，项目的文档资源包括“附赠资源.docx”和“说明文件.txt”，这些文档资料将为项目的开发提供指导和帮助。开发者可以通过阅读这些文档来了解项目的详细说明、安装配置指南以及使用方法等重要信息。 这个项目是计算机视觉与模式识别领域中的一个实际应用案例，它不仅涵盖了手势识别技术的关键环节，还结合了机器学习和深度学习方法，具有很高的实用价值和研究意义。通过对项目的深入分析和学习，开发者可以掌握手势识别的核心技术，为未来在相关领域的发展打下坚实的基础。

一、非参数估计法之Parzen窗估计与K最近邻估计 本实验的目的是学习Parzen窗估计和k最近邻估计方法。在之前的模式识别研究中，我们假设概率密度函数的参数形式已知，即判别函数J(.)的参数是已知的。本节使用非参数化的方法来处理任意形式的概率分布而不必事先考虑概率密度的参数形式。在模式识别中有躲在令人感兴趣的非参数化方法，Parzen窗估计和k最近邻估计就是两种经典的估计法。 二、支持向量机编程 1 题目描述 1.1线性分类 sp=[3,7; 6,6; 4,6;5,6.5] % positive sample points sn=[1,2; 3,5;7,3;3,4;6,2.7] % negative sample points 加入两个不可分点进行软间隔分类 模式识别是一种重要的数据分析技术，广泛应用于人工智能和机器学习领域，旨在通过分析数据的特性来识别和分类模式。本文主要探讨了两种非参数估计法——Parzen窗估计和K最近邻估计，这两种方法在处理任意概率分布时无需预先知道概率密度函数的具体形式。 1. Parzen窗估计 Parzen窗估计是利用窗口函数对概率密度函数进行估计的一种方法。在本实验中，窗函数选择了球形高斯函数，其特点是具有平滑性和局部适应性。对于给定的测试样本点，通过调整窗口大小（例如h=1和h=0.1），我们可以估计样本属于某一类别的概率。实验要求编写程序，对不同维度的数据进行分类，并绘制不同窗口大小下的概率密度估计结果，以便观察和理解窗口大小对分类结果的影响。 2. K最近邻估计（K-NN） K最近邻方法是一种基于实例的学习策略，它通过找到训练集中与新样本点最近的K个邻居来确定其类别。这里的“最近”通常是指欧几里得距离或其他相似度度量。K-NN概率密度估计分为一维、二维和三维情况。在每个维度上，需要绘制不同K值（如k=1, 3, 5）时的概率密度估计图，以展示K值变化如何影响估计的精度和稳定性。实验要求编写相应的程序，对给定的样本点进行概率密度估计。 这两种方法虽然本质不同，但都用于估计未知概率密度函数。Parzen窗估计通过固定窗口体积计算样本点数量，而K-NN则是固定样本点数（K值）来寻找合适的区域体积。随着样本数量n的增加，两者的估计结果会逐渐接近真实概率密度。 在实际应用中，要确保Parzen窗估计的估计序列pn(x)收敛到真实的概率密度函数p(x)，需要满足一些条件，包括窗函数φ的性质、样本点的独立同分布以及窗的大小随样本数n的变化。同样，K-NN方法在选择合适的K值时也会影响分类和密度估计的准确性。 总结起来，Parzen窗估计和K最近邻估计是模式识别中两种重要的非参数方法，它们提供了对复杂数据分布的灵活处理手段。通过编程实现这些方法并进行实验，可以帮助我们深入理解它们的工作原理，以及在实际问题中如何选择合适的参数来优化性能。