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问答题 已知二维样本：

参考答案：

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1.问答题 现有样本集：，试用K-means{C-均值}算法进行聚类分析（类数C=2），初始聚类中心为（0，0）^T、（0，1）^T。

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2.问答题 假设两类模式服从如下的正态分布：

求使最大化的一维特征空间的变换矢量。

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3.问答题 有两类样本集：

使用Fisher线性判别方法给出这两类样本的分类面。

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4.问答题 有两类样本集：

用K-L变换求其二维特征空间，并求出其特征空间的坐标轴。

参考答案：

5.问答题假设在某个地区细胞识别中正常（w₁）和异常（w₂）两类先验概率分别为P（w₁）=0.8，P（w₂）=0.2，现有一待识别的细胞，其观察值为x，从类条件概率密度分布曲线上查得P（x/w₁）=0.25，P（x/w₂）=0.6，并且已知λ₁₁=0，λ₁₂=6，λ₂₁=1，λ₂₂=0。请分析两种结果的异同及原因。

参考答案：分类结果正好相反，这是因为这里影响决策结果的因素又多了一个，即“损失”；而且两类错误决策所造成的损失相差很悬殊，因此“损...

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6.问答题假设在某个地区细胞识别中正常（w₁）和异常（w₂）两类先验概率分别为P（w₁）=0.8，P（w₂）=0.2，现有一待识别的细胞，其观察值为x，从类条件概率密度分布曲线上查得P（x/w₁）=0.25，P（x/w₂）=0.6，并且已知λ₁₁=0，λ₁₂=6，λ₂₁=1，λ₂₂=0。试对该细胞x基于最小风险的贝叶斯决策方法进行分类。

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7.问答题假设在某个地区细胞识别中正常（w₁）和异常（w₂）两类先验概率分别为P（w₁）=0.8，P（w₂）=0.2，现有一待识别的细胞，其观察值为x，从类条件概率密度分布曲线上查得P（x/w₁）=0.25，P（x/w₂）=0.6，并且已知λ₁₁=0，λ₁₂=6，λ₂₁=1，λ₂₂=0。试对该细胞x基于最小错误率的贝叶斯决策方法进行分类。

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8.问答题 已知两个一维模式类别的类概率密度函数为：

判断样本x1=1.35，x2=1.45，x3=1.55，x4=1.65各属于哪一类别。

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9.问答题 已知两个一维模式类别的类概率密度函数为：

求总错误概率P（e）

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10.问答题 已知两个一维模式类别的类概率密度函数为：

求0-1代价Bayes判决函数

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