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1、.-模式识别作业作业1：四个训练样本w1={(0,0),(0,1)}w2={(1,0),(1,1)}使用感知器固定增量法求判别函数设w1=(1,1,1,1)ρk=1要求编写程序上机运行，写出判别函数，并打出图表。解：程序:function[Witers]=perceptionclassfy(W1,Pk)x1=[001]';x2=[011]';x3=[101]';x4=[111]';Wk=W1;FLAG=0;iters=0;ifWk'*x1<=0Wk=Wk+x1;FLAG=1;end-.word.zl.-ifWk'*x2<=0Wk=Wk+x2;FLAG=1;endifW
2、k'*x3>=0Wk=Wk-x3;FLAG=1;endifWk'*x4>=0Wk=Wk-x4;FLAG=1;enditers=iters+1;while(FLAG)FLAG=0;ifWk'*x1<=0Wk=Wk+x1;FLAG=1;endifWk'*x2<=0Wk=Wk+x2;FLAG=1;-.word.zl.-endifWk'*x3>=0Wk=Wk-x3;FLAG=1;endifWk'*x4>=0Wk=Wk-x4;FLAG=1;enditers=iters+1;endW=Wk;-.word.zl.-作业2：①在以下条件下，求待定样本x=(2,0)T的类别，画出分界限
3、，编程上机。1、二类协方差相等，2、二类协方差不等。训练样本号k123123特征x1112-1-1-2特征x210-110-1类别1.二类协方差相等程序如下：x1=[mean([1,1,2]),mean([1,0,-1])]';x2=[mean([-1,-1,-2]),mean([1,0,-1])]';m=cov([1,1;1,0;2,-1]);n=cov([-1,1;-1,0;-2,-1]);m1=inv(m);n1=inv(n);p=log((det(m))/(det(n)));q=log(1);x=[2,0]';-.word.zl.-l=m+n;l1=inv(l
4、);g1=0.5*(x-x1)'*m1*(x-x1)-0.5*(x-x2)'*n1*(x-x2)+0.5*p-qg1=-64>>(x2-x1)'*m1ans=-32.0000-16.0000化简矩阵多项式g1=0.5*(x-x1)'*m1*(x-x1)-0.5*(x-x2)'*n1*(x-x2)+0.5*p-q其中x1，x2，x设为下面用MATLAB化简，程序如下：>>symsx11;>>symsx22;>>w1=-32*x11+(-16)*x22+0.5*(x1'*l1*x1-x2'*l1*x2)-q,simplify(w1);-.word.zl.-w1=-32*x
5、11-16*x22因此分界限方程为-32*x11-16*x22=0，即2.二类协方差不等>>x1=[mean([1,1,2]),mean([1,0,-1])]';>>x2=[mean([-1,-1,-2]),mean([1,0,-1])]';>>m=cov([1,1;1,0;2,-1]);>>n=cov([-1,1;-1,0;-2,-1]);>>m1=inv(m);n1=inv(n);>>p=log((det(m))/(det(n)))>>q=log(1)>>x=[2,0]'>>g1=0.5*(x-x1)'*m1*(x-x1)-0.5*(x-x2)'*n1*(x-x2
6、)+0.5*p-qg1<0,那么判定属于类。化简矩阵多项式0.5*(x-x1)'*m1*(x-x1)-0.5*(x-x2)'*n1*(x-x2)+0.5*p-q，其中x1，x2，x设为，化简到下面用MATLAB化简，程序如下：-.word.zl.->>symsx1;>>symsx2;>>w=(12*x1-16+6*x2)*(x1-4/3)+(6*x1-8+4*x2)*x2-(12*x1+16-6*x2)*(x1+4/3)-(-6*x1-8+4*x2)*x2,simplify(w)w=(x1-4/3)*(12*x1+6*x2-16)-(x1+4/3)*(12*x1-6*
7、x2+16)+x2*(6*x1-4*x2+8)+x2*(6*x1+4*x2-8)ans=8*x1*(3*x2-8)因此8*x1*(3*x2-8)=-64x1+24x2x1=0,即x1=0，或者x2=8/3，很显然分界限方程为x1=0，因为x2=8/3不能区分类以下是MATLAB绘图程序。>>x1=[1;1;2];x2=[1;0;-1];plot(x1,x2,'mx','markersize',15);axis([-5,5,-5,5]);gridon;holdon-.word.zl.->>x1=[-1;-1;-2];x2=[1;0;-1];plot(x
