模式識別及其分類(參考版)
2025-03-05 08:30本頁面
【正文】 2. 用 LLM方法計算法向量，并對部分樣本進(jìn)行預(yù)報。 作業(yè) 2 20個香煙理化指標(biāo)的測定數(shù)據(jù)，前 10個樣本為雙喜，后 10個為中華。)。 else fprintf(39。 the judgement is WRONG. \n39。,i)。 fprintf(39。 w = w+c*Y_std(i,:)。 % s 是標(biāo)量 if s*clu_std(i,1)0 c = (2)*s/(Y_std(i,:)*Y_std(i,:)39。 Part I 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 w = ones(1,p)*(1)。 [n_std,p] = size(Y_std)。 Y_unk = Y(17:20,:)。 Y_std = Y(1:16,:)。 cluster = cluster*(2)+3*ones(n,1)。 [n,p] = size(Y)。)。 Y= load(39。??????????????????????以后還需修正 1次，最終 ??????w判別 模式識別與分類 LLM實(shí)例 程序 clear。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項指標(biāo)及歸類 模式識別與分類 LLM實(shí)例 修正 w 不修正 ???? xws須修正 ????? xws 2xww c?? 239。 C即為 R。模式識別與分類 導(dǎo)言 數(shù)據(jù)預(yù)處理 無監(jiān)督方法 有監(jiān)督方法 本章作業(yè) 模式識別與分類 導(dǎo)言 ? Clustering/Classification 統(tǒng)稱 ? 如下問題 人眼識別物 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 /量綱 /大小相差大 模式識別與分類 數(shù)據(jù)預(yù)處理 ? 值域調(diào)整 range scaling m in,m ax,m in,*kkkikik xxxxx???10 * ?? ikx? 自標(biāo)度化 Autoscaling kkikik sxxx ??*均值 0 方差 1 模長 1?n 模式識別與分類 數(shù)據(jù)預(yù)處理 ? 標(biāo)準(zhǔn)化 Normalization kikik xxx ?*模長為 1 ??? niikikikxxx1*色譜面積歸 1 )max(*ikikik xxx ?質(zhì)譜最大為 1 模式識別與分類 數(shù)據(jù)預(yù)處理 ? 變換法 ikikxx ?*原變量相加 /減 /除等 ikik xx lg* ?? 組合法 模式識別與分類 數(shù)據(jù)預(yù)處理 ? 特征的選擇 偏差權(quán)重法 s大的變量更重要 Fisher比率法 F大的變量更重要 ? ?21221iiiii ssxxF??? 模式識別與分類 數(shù)據(jù)預(yù)處理 ?協(xié)方差矩陣 C與相關(guān)矩陣 R 對于 )( pnX ?n為對象數(shù)， p為
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