武汉大学国际软件学院实验报告课程名称模式识别导论专业年级2015级姓名宁佳星学号2015302580323协作者实验学期2017-2018 学年上学期课堂时数0 课外时数12填写时间2017 年11 月12 日2、编写程序实现近邻聚类算法或者最大最小距离聚类算法5、编写程序实现ISODATA算法附件：实验报告说明1．实验项目名称：要用最简练的语言反映实验的内

模式识别实验报告实验一、最近邻规则的聚类算法一、实验要求编写采用最近邻规则的聚类算法，距离采用欧式距离，阈值可设定。采用二维特征空间中的10个样本对程序进行验证。x1=(0,0)，x2=(3,8)，x3=(2,2)，x4=(1,1)，x5=(5,3)，x6=(4,8)，x7=(6,3)，x8=(5,4)，x9=(6,4)，x10=(7,5)。二、实验步骤○1

《模式识别》实验报告一、数据生成与绘图实验1.高斯发生器。用均值为m，协方差矩阵为S 的高斯分布生成N个l 维向量。设置均值Tm=-1,0⎡⎤⎣⎦，协方差为[1,1/2;1/2,1]；代码：m=[-1;0];S=[1,1/2;1/2,1];mvnrnd(m,S,8)结果显示：ans =-0.4623 3.36780.8339 3.3153-3.2588 -2

模式识别实验一.pdf

实验1 图像的贝叶斯分类1.1 实验目的将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法，通过实验加深对基本概念的理解。1.2 实验仪器设备及软件HP D538、MATLAB1.3 实验原理1.3.1 基本原理阈值化分割算法是计算机视觉中的常用算法，对灰度图象的阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围内的灰度阈值，

实验三、 SVM 用于模式识别一、实验目的1. 理解SVM 的基本原理；2. 研究SVM 的分类效果；3. 了解混淆均值的应用,熟悉MATLAB 工具箱。二、实验原理支持向量机在统计学习理论的基础上发展了一种新的机器学习方法。如果仅从分类的角度来说，它是一种广义的线性分类器，它是在线性分类器的基础上，通过引入结构风险最小化原则、最优化理论和核函数演化而成的。

模式识别与智能信息处理实践实验一聚类分析一、实验目的通过聚类分析实验，加深对聚类分析基本思想、方法的理解和掌握。二、实验内容了解动态、静态聚类算法的特点；熟练掌握k-均值算法或层次聚类算法；编写能对实际模式样本正确分类的算法程序。掌握动态聚类算法的基本思想；认识类别数、初始类心的选择对k-均值算法聚类结果的影响；编写能对实际模式样本正确分类的k-均值算法程序

实验报告实验课程名称：模式识别姓名：王宇班级： 20110813 学号： 2011081325注：1、每个实验中各项成绩按照5分制评定，实验成绩为各项总和2、平均成绩取各项实验平均成绩3、折合成绩按照教学大纲要求的百分比进行折合2014年 6月实验一、 图像的贝叶斯分类一、实验目的将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分

河海大学物联网工程学院《模式识别》课程实验报告学号 _______________专业 ____计算机科学与技术_____ 授课班号 _________________________ 学生姓名 ___________________指导教师 ___________________完成时间 _______________实验报告格式如下（必要任务必须写上，可

《模式识别》实验报告班级：电子信息科学与技术13级02 班姓名：学号：指导老师：成绩：通信与信息工程学院二〇一六年实验一 最大最小距离算法一、实验内容1. 熟悉最大最小距离算法，并能够用程序写出。2. 利用最大最小距离算法寻找到聚类中心，并将模式样本划分到各聚类中心对应的类别中。二、实验原理N 个待分类的模式样本{}N X X X ， 21,，分别分类到聚类

实验报告（例1）课程名称：模式识别实验名称：贝叶斯分类提交时间：专业：计算机应用技术年级：2009级姓名：% f=bayesian_fun.mfunction f=bayesian_fun(t2,t1,W1,W2,w1,w2,w10,w20) x=[t1,t2]';f=x'*W1*x+w1'*x+w10 - (x'*W2*x+w2'*x+w20);

模式识别课程实验报告学院专业班级姓名学号指导教师提交日期1 Data PreprocessingThe provide dataset includes a training set with 3605 positive samples and 10055 negative samples, and a test set with 2043 positive

模式识别实验二学院：电子与信息工程学院学号：**********姓名：黄*一、实验内容1、Iris数据集以鸢尾花的特征作为数量来源。该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。使用感知器算法对3种类型的鸢尾花两两分类。2、产生以(0, 0)，(1, 1)，(1, 0)，(0, 1)为中心的数据样本，其中(0,0)和(1,1)为一类，(1,0)和(0,

E{ g2 ( x, y)} E{ f 2( x, y) n( x, y)} E{ f 2( x, y)}可见， 随着迭代次数的增加，目标和背景的平均灰度都趋向于真实值。 得的最佳

北京科技大学计算机与通信工程学院模式分类第二次上机实验报告姓名：XXXXXX学号：00000000班级：电信11时间：2014-04-16一、实验目的1．掌握支持向量机（SVM）的原理、核函数类型选择以及核参数选择原则等；二、实验内容2.准备好数据，首先要把数据转换成Libsvm软件包要求的数据格式为：label index1:value1 index2:v

基于概率统计的贝叶斯分类器设计摘要：人们为了掌握客观事物，按事物相似的程度组成类别，模式识别就是将某一具体事物正确地归入某一类别。贝叶斯决策理论是统计模式识别中的一个基本方法。依据贝叶斯决策理论设计的分类器具有最优的性能,即所实现的分类错误率或风险在所有可能的分类器中是最小的,因此经常被用来衡量其他分类器设计方法的优劣。关键词：MATLAB应用贝叶斯分类器后

实验1 图像的贝叶斯分类1.1 实验目的将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法，通过实验加深对基本概念的理解。1.2 实验仪器设备及软件HP D538、MATLAB1.3 实验原理1.3.1 基本原理阈值化分割算法是计算机视觉中的常用算法，对灰度图象的阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围内的灰度阈值，

实验一 Bayes 分类器设计【实验目的】对模式识别有一个初步的理解，能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识，理解二类分类器的设计原理。【实验原理】最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行：(1)在已知)(i P ω，)(i X P ω，i=1,…，c 及给出待识别的X 的情况下，根据贝叶斯公式计算出后验概率： ∑==cj iii i i P X

实验一、 图像的贝叶斯分类一、实验目的将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法，通过实验加深对基本概念的理解。 二、实验仪器设备及软件HP D538、MA TLAB 三、实验原理阈值化分割算法是计算机视觉中的常用算法，对灰度图象的阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围内的灰度阈值，然后将图像中每个像素的灰

实验七：基于神经网络的模式识别实验一、实验目的理解BP神经网络和离散Hopfield神经网络的结构和原理，掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。通过构建BP网络和离散Hopfield网络模式识别实例，熟悉前馈网络和反馈网络的原理及结构。综合掌握模式识别的原理，了解识别过程的程序设计方法。二、实验容熟悉模式识别的理论方法，用选择一种合适的识