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2019-04-26 发布于江苏
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-分类器设计-第五章;本章主要内容;分类器设计准则;分类器设计准则;分类器设计基本方法;模式识别的基本问题;几何表示一维表示 X1=1.5 X2=3 二维表示 X1=(x1,x2)T=(1,2)T X2=(x1,x2)T=(2,1)T 三维表示 X1=(x1,x2, x3)T=(1,1,0)T X2=(x1,x2 , x3)T=(1,0,1)T;分类的过程;判别函数;例如下图：三类的分类问题，它们的边界线就是一个判别函数;判别函数包含两类：一类是线性判别函数：线性判别函数广义线性判别函数（所谓广义线性判别函数就是把非线性判别函数映射到另外一个空间变成线性判别函数）分段线性判别函数另一类是非线性判别函数;线性判别函数;在两类别情况，判别函数 g (x) 具有以下性质：这是二维情况下判别由判别边界分类. 情况如图： ;2. n维情况;模式分类：当 g1(x) =WTX=0 为判别边界。当n=2时，二维情况的???别边界为一直线。当n=3时，判别边界为一平面，n3时，则判别边界为一超平面。 ;(二) 多类问题;下图所示，每一类别可用单个判别边界与其它类别相分开。如果一模式X属于ω1，则由图可清楚看出:这时g1(x) 0而g2(x) 0 ， g3(x) 0 。 ω1 类与其它类之间的边界由 g1(x)=0确定. ;作图如下： ;这样有 M(M _ 1)/2个判别平面。对于两类问题，M=2，则有一个判别平面。同理，三类问题则有三个判别平面。;3.第三种情况;线性判别函数的性质;广义线性判别函数;广义线性判别函数（续）;广义线性判别函数（续）;;