模式識(shí)別及其分類(專業(yè)版)
【正文】 )。 clu_std = cluster(1:16,:)。 j≠k 模式識(shí)別與分類 數(shù)據(jù)預(yù)處理 方差 協(xié)方差矩陣，簡(jiǎn)稱協(xié)方差矩陣如下： ???????????????2222211)2,cov ()1,cov (),2cov ()1,2cov (),1cov ()2,1cov (ppspppsps???????C對(duì)稱矩陣 模式識(shí)別與分類 數(shù)據(jù)預(yù)處理 相關(guān)矩陣如下： ???????????????11121212112???????pppprrrrrrR其中 ikijjk sskjr),cov (?但對(duì)于 Autoscaling后的數(shù)據(jù)， s=1。 cluster = cluster*(2)+3*ones(n,1)。,i)。)。 [n_std,p] = size(Y_std)。w樣品 v1 v2 v3 v4 v5 歸類 1 12 13 14 15 16 17 18 19 210 211 212 213 214 215 216 217 118 119 220 2甲狀腺病人與正常人5項(xiàng)指標(biāo)及歸類 模式識(shí)別與分類 LLM實(shí)例 修正 w 不修正 ???? xws須修正 ????? xws 2xww c?? 239。Y(:,1)=[]。 end end II 訓(xùn)練確定 w for i = 1:n_unk s = w*Y_unk(i,:)39。 1. 用 PCA對(duì)樣本分類，并評(píng)價(jià)各指標(biāo)的重要性及相關(guān)性。 % 給初值， w設(shè)為行矢量 for i = 1:n_std s = w*Y_std(i,:)‘。 close all。 Y= load(39。 % s 是標(biāo)量 if s*clu_std(i,1)0 c = (2)*s/(Y_std(i,:)*Y_std(i,:)39。 2. 用 LLM方法計(jì)算法向量，并對(duì)部分樣本進(jìn)行預(yù)報(bào)。 w = w+c*Y_std(i,:)。)。222xxsc ??39。 [n_unk,p] = size(Y_unk)。 III 判斷未知樣本 初值不同， w也不同 作業(yè) 1 重現(xiàn) TTFA法對(duì) PAH的 HPLCDAD數(shù)據(jù)進(jìn)行 是否存在的判斷。 For unknown sample No.:%\t39。 cluster = Y(:,p)。 C即為 R。 Y_unk = Y(17:20,:)。 else fprintf(39。 the judgement is WRONG. \n39。 Y_std = Y(1:16,:)。模式識(shí)別與分類 導(dǎo)言 數(shù)據(jù)預(yù)處理 無(wú)監(jiān)督方法 有監(jiān)督方法 本章作業(yè) 模式識(shí)別與分類 導(dǎo)言 ? Clustering/Classification 統(tǒng)稱 ? 如下問(wèn)題 人眼識(shí)別物 中醫(yī)看舌苔 /脈搏 圖譜辨別化合物 ? 低維與高維數(shù)據(jù) ? 一次觀察的矢量表示 ? ? tnxxx ?21?xn為空間維數(shù)，變量數(shù)變量即特征 各特征類型 /量
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