模式识别——用身高和或体重数据进行性别分类

机器学习领域中的分类算法随着大数据时代的到来，机器学习已经成为了最炙手可热的技术之一。

在数据挖掘和人工智能领域，分类问题一直是非常重要的问题之一。

分类指的是将数据集中的实例按照某种规则将其区分开来。

分类算法可以让机器对不同的输入数据进行自动分类，从而得到更加精准、高质量的预测结果。

在机器学习领域中，分类算法是比较基础和常用的方法之一。

在研究分类算法之前，需要了解一下两个非常重要的概念：特征和标签。

特征是指用于对实例进行描述的属性，比如身高、体重、性别等；而标签则是对每个实例所属类别的标记，也称为类标。

分类算法的目的就是，通过学习这些特征和标签之间的关系，预测新的输入数据的类别。

分类算法的种类非常多，我们可以根据不同的分类方式来对其进行分类。

比如说，可以根据分类模型的分布方式将其分为生成模型和判别模型；也可以根据算法中使用的训练方法将其分为监督学习和非监督学习。

下面我们将会讨论一些常见的分类算法。

1. K最近邻算法（K-Nearest Neighbor Algorithm）K最近邻算法是一种监督学习的算法，它的主要思想是：对于一个新的输入样本，它所属的类别应当与与它最近的K个训练样本的类别相同。

其中K是一个可调参数，也称为邻居的个数。

算法的流程大致如下：首先确定K的值，然后计算每一个测试数据点与训练数据集中每个点的距离，并根据距离从小到大进行排序。

最后统计前K个训练样本中各类别出现的次数，选取出现次数最多的类别作为该测试样本的输出。

K最近邻算法简单易用，但是它有一些局限性。

首先，算法的分类效果对数据的质量非常敏感，因此需要对数据进行预处理。

其次，算法需要存储全部的训练数据，对于大规模数据集，存储和计算的开销非常大。

2. 决策树算法（Decision Tree Algorithm）决策树是一种基于树形结构进行决策支持的算法。

其原理是：将一个问题转化为简单的二选一问题并逐步求解，形成一棵树形结构，从而形成不同的决策路径。

模式识别实验报告（二）学院：专业：学号：姓名：XXXX教师：目录1实验目的 (1)2实验内容 (1)3实验平台 (1)4实验过程与结果分析 (1)4.1基于BP神经网络的分类器设计 .. 1 4.2基于SVM的分类器设计 (4)4.3基于决策树的分类器设计 (7)4.4三种分类器对比 (8)5.总结 (8)1)1实验目的通过实际编程操作，实现对课堂上所学习的BP神经网络、SVM支持向量机和决策树这三种方法的应用，加深理解，同时锻炼自己的动手实践能力。

2)2实验内容本次实验提供的样本数据有149个，每个数据提取5个特征，即身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学及是否喜欢运动，分别将样本数据用于对BP神经网络分类器、SVM支持向量机和决策树训练，用测试数据测试分类器的效果，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判。

具体要求如下：BP神经网络--自行编写代码完成后向传播算法，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算可以基于平台的软件包）；SVM支持向量机--采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，尝试不同的核函数设计分类器，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判；决策树--采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算基于平台的软件包）。

3)3实验平台专业研究方向为图像处理，用的较多的编程语言为C++，因此此次程序编写用的平台是VisualStudio及opencv，其中的BP神经网络为自己独立编写， SVM 支持向量机和决策树通过调用Opencv3.0库中相应的库函数并进行相应的配置进行实现。

将Excel中的119个数据作为样本数据，其余30个作为分类器性能的测试数据。

4)4实验过程与结果分析4.1基于BP神经网络的分类器设计BP神经网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。

模式識別的使用方法模式识别是一种重要的数据处理技术，它可以在数据中发现和识别出重复出现的模式并加以利用。

在现代科学和工程领域，模式识别被广泛应用于各种任务，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。

模式识别的使用方法可以分为以下几个步骤：1. 数据收集和准备：首先需要收集所需的数据样本，并对其进行预处理，以便更好地适应后续的模式识别算法。

预处理包括数据清洗、数据转换和特征提取等操作。

2. 特征选择和提取：在模式识别中，特征是用于描述和区别不同模式的属性或属性组合。

通过特征选择和提取，我们可以从原始数据中提取出最具有代表性的特征，以便后续的模式识别算法更好地处理。

3. 模型选择和训练：在模式识别中，我们需要选择适合任务的模型或算法，并对其进行训练。

模型选择通常基于任务的特点和性能需求，可以选择分类模型（如K近邻、决策树、支持向量机等）或聚类模型（如K-means、高斯混合模型等）等。

4. 模式识别和分类：经过模型训练后，我们可以将新的数据样本输入到模型中进行模式识别和分类。

模式识别的结果可以是对模式的标识、对模式的描述或对模式的概率估计等。

5. 模型评估和优化：模式识别的性能评估是一个重要的环节，它可以用于评估模型的准确性、鲁棒性和效率等。

根据评估结果，我们可以对模型进行优化和调整，以提高模式识别的性能。

除了以上基本步骤，模式识别还可以结合其他相关技术和方法，以更好地适应不同任务的需求。

例如，可以结合深度学习技术进行图像识别，或结合自然语言处理技术进行文本分类等。

模式识别的使用方法对于各行各业都具有重要意义。

在医学领域，它可以用于诊断疾病和预测病情；在金融领域，可以用于风险评估和交易预测；在自动驾驶领域，可以用于道路识别和障碍物检测等。

通过模式识别的使用，我们可以更好地理解和利用数据，并为决策和问题解决提供有力支持。

总结来说，模式识别是一种重要的数据处理技术，它帮助我们在数据中发现和利用重复出现的模式。

大数据分析中基于深度学习的性别识别技术研究随着互联网技术的发展，人工智能技术被越来越广泛地应用于各个领域，其中大数据分析技术是人工智能的一个热点领域。

而在大数据分析技术中，基于深度学习的性别识别技术则成为近年来十分热门的研究方向。

一、大数据分析中的性别识别技术在大数据分析中，性别识别技术的研究主要是通过分析照片或视频中的人脸来确定人的性别。

传统的方法是通过人脸识别技术获取人脸图像的特征向量，再通过一系列特征量化处理，最终得出人的性别。

但这种传统的方法存在许多缺陷，例如：当人脸被部分遮挡时，或者当人脸有轻微的倾斜或旋转时，传统方法容易识别错误。

为了解决这些问题，越来越多的人转向了基于深度学习的性别识别技术。

二、基于深度学习的性别识别技术基于深度学习的性别识别技术是一种新型的人工智能技术。

它利用神经网络模型来进行图像识别和分类，通过训练数据集来提高精度和准确率。

在深度学习的模型中，最基本的组件是卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。

卷积神经网络通过学习图像的特征，并将不同的特征组合起来，最终得出性别分类的结果。

由于卷积神经网络具有自动提取特征的能力，因此在图像处理方面有着更好的性能。

在深度学习的模型中，还可以使用递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）等结构，对于一些需要考虑上下文信息的场景，可以利用递归神经网络提高模型的精确度和准确率。

在实际应用中，深度学习的模型需要训练大量的数据集以提高性能。

而对于性别识别技术，也需要训练大量具有不同性别的人的脸部图像。

同时，还需要考虑多种因素对性别的影响，如年龄，肤色，发型等。

三、基于深度学习的性别识别技术的应用基于深度学习的性别识别技术在社交网络，电商平台等领域被广泛应用。

在社交网络上，通过性别识别技术可以更好地推荐好友，推荐像素眼镜和美容平台等应用。

在电商平台上，性别识别技术也可以用于更精准的商品推荐，如化妆品、内衣等。

作业1 用身高和/或体重数据进行性别分类（一）基本要求：用和的数据作为训练样本集，建立Bayes分类器，用测试样本数据对该分类器进行测试。

调整特征、分类器等方面的一些因素，考察它们对分类器性能的影响，从而加深对所学内容的理解和感性认识。

具体做法：1．应用单个特征进行实验：以（a）身高或者（b）体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法或者贝叶斯估计法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到测试样本，考察测试错误情况。

在分类器设计时可以考察采用不同先验概率（如对, 对, 对等）进行实验，考察对决策规则和错误率的影响。

图1-先验概率:分布曲线图2-先验概率:分布曲线图3--先验概率:分布曲线图4不同先验概率的曲线有图可以看出先验概率对决策规则和错误率有很大的影响。

程序：和2．应用两个特征进行实验：同时采用身高和体重数据作为特征，分别假设二者相关或不相关（在正态分布下一定独立），在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率Bayes 分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到训练/测试样本，考察训练/测试错误情况。

比较相关假设和不相关假设下结果的差异。

在分类器设计时可以考察采用不同先验概率（如vs. , vs. , vs. 等）进行实验，考察对决策和错误率的影响。

训练样本female来测试图1先验概率vs. 图2先验概率vs.图3先验概率vs. 图4不同先验概率对测试样本1进行试验得图对测试样本2进行试验有图可以看出先验概率对决策规则和错误率有很大的影响。

程序和3．自行给出一个决策表，采用最小风险的Bayes决策重复上面的某个或全部实验。

W1W2W10W20close all;clear all;X=120::200; %设置采样范围及精度pw1=;pw2=; %设置先验概率sample1=textread('') %读入样本samplew1=zeros(1,length(sample1(:,1)));u1=mean(sample1(:,1));m1=std(sample1(:,1));y1=normpdf(X,u1,m1); %类条件概率分布figure(1);subplot(2,1,1);plot(X,y1);title('F身高类条件概率分布曲线');sample2=textread('') %读入样本samplew2=zeros(1,length(sample2(:,1)));u2=mean(sample2(:,1));m2=std(sample2(:,1));y2=normpdf(X,u2,m2); %类条件概率分布subplot(2,1,2);plot(X,y2);title('M身高类条件概率分布曲线');P1=pw1*y1./(pw1*y1+pw2*y2);P2=pw2*y2./(pw1*y1+pw2*y2);figure(2);subplot(2,1,1);plot(X,P1);title('F身高后验概率分布曲线');subplot(2,1,2);plot(X,P2);title('M身高后验概率分布曲线');P11=pw1*y1;P22=pw2*y2;figure(3);subplot(3,1,1);plot(X,P11);subplot(3,1,2);plot(X,P22);subplot(3,1,3);plot(X,P11,X,P22);sample=textread('all ') %读入样本[result]=bayes(sample1(:,1),sample2(:,1),pw1,pw2);%bayes分类器function [result] =bayes(sample1(:,1),sample2(:,1),pw1,pw2);error1=0;error2=0;u1=mean(sample1(:,1));m1=std(sample1(:,1));y1=normpdf(X,u1,m1); %类条件概率分布u2=mean(sample2(:,1));m2=std(sample2(:,1));y2=normpdf(X,u2,m2); %类条件概率分布P1=pw1*y1./(pw1*y1+pw2*y2);P2=pw2*y2./(pw1*y1+pw2*y2);for i = 1:50if P1(i)>P2(i)result(i)=0;pe(i)=P2(i);elseresult(i)=1;pe(i)=P1(i);endendfor i=1:50if result(k)==0error1=error1+1;else result(k)=1error2=error2+1;endendratio = error1+error2/length(sample); %识别率,百分比形式sprintf('正确识别率为%.2f%%.',ratio)作业2 用身高/体重数据进行性别分类（二）基本要求：试验直接设计线性分类器的方法，与基于概率密度估计的贝叶斯分离器进行比较。

模式识别的基本方法模式识别指的是对数据进行分类、识别、预测等操作的过程，它是人工智能中的一个重要分支。

在实际应用中，模式识别的基本方法主要包括以下几种。

一、特征提取特征提取指的是从原始数据中提取出有意义的特征用于分类或预测。

在模式识别中，特征提取是非常关键的一步。

因为原始数据可能存在噪声、冗余或不必要的信息，而特征提取可以通过减少数据维度、去除冗余信息等方式来提高分类或预测的准确性。

二、分类器设计分类器是模式识别中最为常用的工具，它是一种从已知数据中学习分类规则，然后将这些规则应用到新数据中进行分类的算法。

常用的分类器包括朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。

分类器的设计需要考虑多种因素，包括分类精度、计算速度、内存占用等。

三、特征选择特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性的特征，用于分类或预测。

与特征提取不同，特征选择是在原始数据的基础上进行的，它可以减少分类器的计算复杂度、提高分类精度等。

常用的特征选择方法包括卡方检验、信息增益、相关系数等。

四、聚类分析聚类分析是一种将数据按照相似度进行分组的方法，它可以帮助我们发现数据中的潜在模式和规律。

聚类分析的基本思想是将数据划分为若干个簇，每个簇内的样本相似度高，而不同簇之间的相似度较低。

常用的聚类算法包括k-means、层次聚类、密度聚类等。

五、降维算法降维算法是指通过减少数据的维度来简化数据，降低计算复杂度，同时保留数据的主要特征。

常用的降维算法包括主成分分析、因子分析、独立成分分析等。

降维算法可以帮助我们处理高维数据，减少数据冗余和噪声，提高分类或预测的准确性。

六、特征重要性评估特征重要性评估是指对特征进行排序，以确定哪些特征对分类或预测最为重要。

常用的特征重要性评估方法包括信息增益、基尼系数、决策树等。

通过特征重要性评估，我们可以选择最具有代表性的特征，提高分类或预测的准确性。

模式识别的基本方法是多种多样的，每种方法都有其适用的场景和优缺点。

用身高和/或体重数据进行性别分类1、【实验目的】（1）掌握最小错误率Bayes 分类器的决策规则 （2）掌握Parzen 窗法 （3）掌握Fisher 线性判别方法 （4）熟练运用matlab 的相关知识。

2、【实验原理】（1）、最小错误率Bayes 分类器的决策规则如果在特征空间中观察到某一个（随机）向量x = ( x 1 , x 2 ,…, x d )T，已知类别状态的先验概率为：()i P w 和类别的条件概率密度为(|)1,2,3...i P x w i c =，根据Bayes 公式得到状态的后验概率 有：1(|)()(|)(|)()i i i cjjj p P P p P ωωωωω==∑x x x基本决策规则：如果1,...,(|)max (|)i j j cP P ωω==x x ，则i ω∈x ，将 x 归属后验概率最大的类别 。

（2）、掌握Parzen 窗法对于被估计点X ：其估计概率密度的基本公式(x)Nk NN Np V =，设区域 R N 是以 h N 为棱长的 d 维超立方体，则立方体的体积为dNN V h =；选择一个窗函数(u)ϕ，落入该立方体的样本数为x x 1()iNNN h i k ϕ-==∑，点 x 的概率密度:x x 111(x)()Ni NNk NNN V h i Np V Nϕ-===∑其中核函数：x x 1i K(x,x )()i NNV h ϕ-=，满足的条件：i (1) K(x,x )0≥；i (2) K(x,x )dx 1=⎰。

（3）、Fisher 线性判别方法Fisher 线性判别分析的基本思想：通过寻找一个投影方向（线性变换，线性组合），将高维问题降低到一维问题来解决，并且要求变换后的一维数据具有如下性质：同类样本尽可能聚集在一起，不同类的样本尽可能地远。

Fisher 线性判别分析，就是通过给定的训练数据，确定投影方向W 和阈值y0，即确定线性判别函数，然后根据这个线性判别函数，对测试数据进行测试，得到测试数据的类别。

用身高体重数据进行性别分类实验一一.题目要求：1．用dataset1.txt 作为训练样本，用dataset2.txt 作为测试样本，采用身高和体重数据为特征，在正态分布假设下估计概率密度（只用训练样本），建立最小错误率贝叶斯分类器，写出所用的密度估计方法和得到的决策规则，将该分类器分别应用到训练集和测试集，考察训练错误率和测试错误率。

将分类器应用到dataset3 上，考察测试错误率的情况。

（在分类器设计时可以尝试采用不同先验概率，考查对决策和错误率的影响。

）2．自行给出一个决策表，采用最小风险贝叶斯决策重复上面的实验。

二.数据文件：1.dataset1.txt----- 328 个同学的身高、体重、性别数据（78 个女生、250 个男生）(datasetf1:女生、datasetm1:男生)2.dataset2.txt -----124 个同学的数据（40 女、84 男）3.dataset3.txt----- 90 个同学的数据（16 女，74 男）三.题目分析：要估计正态分布下的概率密度函数，假设身高随机变量为X，体重随机变量为Y，二维随机变量（X,Y）的联合概率密度函数是：p x,y=1122⁡{−121−ρ2[x−μ12ς12−2ρx−μ1y−μ2ς1ς2+(y−μ2)2ς22]}其中−∞<x,y<+∞;−∞<μ1,μ2<+∞;ς1,ς2>0;−1≤ρ≤1.并其μ1,μ2分别是X与Y的均值，ς12，ς22，分别是X与Y的方差，ρ是X与Y的相关系数。

运用最大似然估计求取概率密度函数，设样本集中包含N个样本，即X={x1,x2,…x N},其中x k是列向量。

根据教材中公式，令μ=（μ1,μ2）T，则μ=1 Nx kNk=1;协方差矩阵=ς12ρς1ς2ρς1ς2ς22，那么=1N（x kNk=1−μ）（x k−μ）T。

采用最小错误率贝叶斯分类器，设一个身高体重二维向量为x，女生类为ω1，男生类为ω2，决策规则如下：x∈ω1,当Pω1x）>P(ω2|x)ω2,当Pω2x）>P(ω1|x)。

模式识别技术在人脸识别中的应用随着科技的不断进步，人脸识别技术已经成为越来越多领域的必备工具。

人脸识别技术利用模式识别来定位、提取人脸特征，进而识别人脸。

而模式识别技术则是对具有某种特征的模式进行自动识别的一种技术。

本文将从模式识别技术在人脸识别中的应用方面进行探讨。

第一部分：人脸识别技术简介人脸识别技术是一种以人脸图像为基础的生物识别技术，利用摄像机或者其他感应器对人脸进行采集，然后通过图像处理算法来提取图像中脸部的特征信息，最终与已知的人脸信息库中的数据进行比对来完成识别。

人脸识别技术的主要应用领域包括安防、门禁、身份验证等方面。

随着人工智能技术的发展，人脸识别技术越来越成熟，并迅速普及到了各行各业。

第二部分：模式识别技术的基本原理模式识别技术是一门交叉学科，涉及到数学、物理学、计算机科学、图像处理等多个领域。

它的基本原理是将待识别的模式转换成特征向量，并通过计算机算法进行分类判断。

在人脸识别中，模式识别技术可以根据特征值对人脸进行分类，然后利用分类结果进行人脸识别。

模式识别技术涉及的基本要素包括特征提取、分类准则和模式匹配。

特征提取是指从原始数据中提取与所需信息最相关的特征。

在人脸识别中，特征提取的目的是提取人脸图像中的关键特征。

通常情况下，人脸特征可以分为几何特征和纹理特征两种。

分类准则是用于判断不同特征之间的差异性。

对于人脸识别来说，分类准则可以将不同人脸的特征向量根据其差异进行分类判断。

模式匹配是将待识别的模式与已知模式的匹配，以判断两者的相似性。

在人脸识别中，模式匹配的目的是将采集到的人脸图像与已有的人脸信息库中的数据进行比对。

第三部分：模式识别技术在人脸识别中的应用模式识别技术在人脸识别中的应用主要表现在对人脸的特征提取、分类准则和模式匹配等方面。

特征提取方面，模式识别技术可以通过对人脸图像进行分析，提取出人脸的几何特征和纹理特征。

几何特征包括人脸的轮廓、鼻子、嘴巴、眼睛等部位的位置和大小关系；纹理特征包括皮肤颜色、斑点、酒窝等由像素构成的细节。

用身高和体重数据进行性别分类的实验报告实验目的：本实验旨在通过身高和体重数据，利用机器学习算法对个体的性别进行分类。

实验步骤：1. 数据收集：收集了一组个体的身高和体重数据，包括男性和女性样本。

在收集数据时，确保样本的性别信息是准确的。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理工作，包括数据清洗、缺失值处理和异常值处理等。

确保数据的准确性和完整性。

3. 特征提取：从身高和体重数据中提取特征，作为输入特征向量。

可以使用常见的特征提取方法，如BMI指数等。

4. 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，一般采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。

5. 模型选择：选择合适的机器学习算法进行性别分类。

常见的算法包括逻辑回归、支持向量机、决策树等。

6. 模型训练：使用训练集对选定的机器学习算法进行训练，并调整模型的参数。

7. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算分类准确率、精确率、召回率等指标，评估模型的性能。

8. 结果分析：分析实验结果，对模型的性能进行评估和比较，得出结论。

实验结果：根据实验数据和模型训练结果，得出以下结论：1. 使用身高和体重数据可以较好地对个体的性别进行分类，模型的分类准确率达到了XX%。

2. 在本实验中，选择了逻辑回归算法进行性别分类，其性能表现良好。

3. 身高和体重这两个特征对性别分类有较好的区分能力，可以作为性别分类的重要特征。

实验总结：通过本实验，我们验证了使用身高和体重数据进行性别分类的可行性。

在实验过程中，我们收集了一组身高和体重数据，并进行了数据预处理、特征提取、模型训练和评估等步骤。

实验结果表明，使用逻辑回归算法可以较好地对个体的性别进行分类。

这个实验为进一步研究个体性别分类提供了一种方法和思路。

模式识别实验报告（二）学院：专业：学号：姓名：XXXX教师：目录1实验目的 (1)2实验内容 (1)3实验平台 (1)4实验过程与结果分析 (2)4.1基于BP神经网络的分类器设计. 2 4.2基于SVM的分类器设计 (5)4.3基于决策树的分类器设计 (8)4.4三种分类器对比 (9)5.总结 (10)1实验目的通过实际编程操作，实现对课堂上所学习的BP神经网络、SVM支持向量机和决策树这三种方法的应用，加深理解，同时锻炼自己的动手实践能力。

2实验内容本次实验提供的样本数据有149个，每个数据提取5个特征，即身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学及是否喜欢运动，分别将样本数据用于对BP 神经网络分类器、SVM支持向量机和决策树训练，用测试数据测试分类器的效果，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判。

具体要求如下：BP神经网络--自行编写代码完成后向传播算法，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算可以基于平台的软件包）；SVM支持向量机--采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，尝试不同的核函数设计分类器，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判；决策树--采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算基于平台的软件包）。

3实验平台专业研究方向为图像处理，用的较多的编程语言为C++，因此此次程序编写用的平台是VisualStudio及opencv，其中的BP神经网络为自己独立编写，SVM支持向量机和决策树通过调用Opencv3.0库中相应的库函数并进行相应的配置进行实现。

将Excel中的119个数据作为样本数据，其余30个作为分类器性能的测试数据。

4实验过程与结果分析4.1基于BP神经网络的分类器设计BP神经网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。