特征空间是在模式空间的基础上完成特征提取和选择的操作所得。

判断题特征空间是在模式空间的基础上完成特征提取和选择的操作所得。

参考答案：对

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1.判断题监督学习不区分训练集与测试集，样本没有类别标号。

参考答案：错

2.判断题在模式识别中，模式表示的是一类事物的代表，模式类则是某一事物的具体体现。

参考答案：错

3.问答题随机生成20个样本，每个样本有3个特征，使用C均值法将样本分为2类。

参考答案：

4.问答题 某城市细胞识别中两类先验概率分别为：正常状态：P（ω₁）=0.9；异常状态：P（ω₂）=0.1。一系列观察值为x的待观察细胞：

P（x▏ω₁）P（x▏ω₂）类条件概率分布正态分布分别为（-2，0.25）（2，4）。决策表为λ₁₁=0，λ₁₂=6，λ₂₁=1，λ₂₂=0。用最小风险贝叶斯分类器分为1和2两类。

参考答案：

5.问答题已知欧氏三维空间中两类9个训练样本。ω₁：{（-10）^T，（-20）^T，（-21）^T，（-2-1）^T}ω₂：{（11）^T，（20）^T，（1-1）^T，（21）^T，（22）^T}1：用最近邻法编程求样本（0 0）^T的分类，并画出分界线。 2：用k近邻法编程求样本（0 0）^T的分类，取K=5，7，9。

参考答案：

6.问答题编程实现下列样本的fisher法分类：ω₁：{（0 0 0）^T，（1 0 0）^T，（1 0 1）^T，（1 1 0）^T}ω₂：{（0 0 1）^T，（0 1 1）^T，（0 1 0）^T，（1 1 1）^T}

参考答案：

7.问答题已知四个训练样本 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w0=（1，1，1，1）、ρ=1 要求编写程序，写出判别函数，并打出图表。

参考答案：

8.问答题 已知样本集呈现正态分布，采用基于最小错误率的贝叶斯决策方法，编程待定样本x=（2，0）T的类别，并画出分界线。

参考答案：

9.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：

10.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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