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问答题设有如下两类样本集，其出现的概率相等： ω1：{（0 0 0）^T，（1 0 0）^T，（1 0 1）^T，（1 1 0）^T} ω2：{（0 0 1）^T，（0 1 0）^T，（0 1 1）^T，（1 1 1）^T} 用K-L变换，分别把特征空间维数降到二维和一维。

参考答案：

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1.问答题设有如下三类模式样本集ω1，ω2和ω3，其先验概率相等，求Sw和Sbω1：{（1 0）^T，（2 0）^T，（1 1）^T} ω2：{（-1 0）^T，（0 1）^T，（-1 1）^T} ω3：{（-1 -1）^T，（0 -1）^T，（0 -2）^T}

参考答案：由于三类样本集的先验概率相等，则概率均为 1/3。
多类情况的类内散度矩阵，可写成各类的类内散布矩阵...

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2.问答题怎样利用朴素贝叶斯方法获得各个属性的类条件概率分布？

参考答案：假设各属性独立，P（x|ωi）=P（x1，x2， …，xn |&omega...

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3.问答题模式识别系统主要由哪些部分组成？

参考答案：信息获取，预处理，特征提取与选择，分类决策，后处理。

4.问答题 设X={x1，x2，x3，x4，x5，x6}，标准模型由以下模糊集合表示：

参考答案：

5.问答题 假设两类模式服从如下的正态分布：

参考答案：

6.问答题设语言L（G）的正样本集R⁺={101，111}，试推断出余码文法Gc。

参考答案：

7.问答题 两类样本的均值矢量分别为m1=（4，2）^T和m2=（-4，-2）^T，协方差矩阵分别为：，两类的先验概率相等，试求一维特征提取矩阵。

参考答案：

总的类内散布阵可以算得：

8.问答题 已知二维样本：

参考答案：

9.问答题 现有样本集：，试用K-means{C-均值}算法进行聚类分析（类数C=2），初始聚类中心为（0，0）^T、（0，1）^T。

参考答案：

10.问答题 假设两类模式服从如下的正态分布：

求使最大化的一维特征空间的变换矢量。

参考答案：