【模式识别】期末考试试卷02
模式识别试卷及答案
模式识别试卷及答案一、选择题（每题5分，共30分）1. 以下哪一项不是模式识别的主要任务？A. 分类B. 回归C. 聚类D. 预测答案：B2. 以下哪种算法不属于监督学习？A. 支持向量机（SVM）B. 决策树C. K最近邻（K-NN）D. K均值聚类答案：D3. 在模式识别中，以下哪一项是特征选择的目的是？A. 减少特征维度B. 增强模型泛化能力C. 提高模型计算效率D. 所有上述选项答案：D4. 以下哪种模式识别方法适用于非线性问题？A. 线性判别分析（LDA）B. 主成分分析（PCA）C. 支持向量机（SVM）D. 线性回归答案：C5. 在神经网络中，以下哪种激活函数常用于输出层？A. SigmoidB. TanhC. ReLUD. Softmax答案：D6. 以下哪种聚类算法是基于密度的？A. K均值聚类B. 层次聚类C. DBSCAND. 高斯混合模型答案：C二、填空题（每题5分，共30分）1. 模式识别的主要任务包括______、______、______。
答案：分类、回归、聚类2. 在监督学习中，训练集通常分为______和______两部分。
答案：训练集、测试集3. 支持向量机（SVM）的基本思想是找到一个______，使得不同类别的数据点被最大化地______。
答案：最优分割超平面、间隔4. 主成分分析（PCA）是一种______方法，用于降维和特征提取。
答案：线性变换5. 神经网络的反向传播算法用于______。
答案：梯度下降6. 在聚类算法中，DBSCAN算法的核心思想是找到______。
答案：密度相连的点三、简答题（每题10分，共30分）1. 简述模式识别的基本流程。
答案：模式识别的基本流程包括以下几个步骤：（1）数据预处理：对原始数据进行清洗、标准化和特征提取。
（2）模型选择：根据问题类型选择合适的模式识别算法。
（3）模型训练：使用训练集对模型进行训练，学习数据特征和规律。
模式识别期末试题
一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分）1、模式识别系统的基本构成单元包括：模式采集、特征提取与选择和模式分类。
2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。
3、聚类分析算法属于（1）；判别域代数界面方程法属于（3）。
（1）无监督分类 (2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用（4）进行相似性度量。
（1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有（1）（3）（4）。
（1）（2） (3)(4)6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在（2）中进行。
（1）二维空间（2）一维空间（3）N-1维空间7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有（1）；线性可分、不可分都适用的有（3）。
（1）感知器算法（2）H-K算法（3）积累位势函数法8、下列四元组中满足文法定义的有（1）（2）（4）。
（1）({A, B}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1 , A→ 1A0 , B→BA , B→ 0}, A)（2）({A}, {0, 1}, {A→0, A→ 0A}, A)（3）({S}, {a, b}, {S → 00S, S → 11S, S → 00, S → 11}, S)（4）({A}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1, A→ 1A0}, A)9、影响层次聚类算法结果的主要因素有（计算模式距离的测度、（聚类准则、类间距离门限、预定的类别数目））。
10、欧式距离具有（ 1、2 ）；马式距离具有（1、2、3、4 ）。
（1）平移不变性（2）旋转不变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性11、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是（正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。
模式识别期末试题及答案
模式识别期末试题及答案正文：模式识别期末试题及答案1. 选择题1.1 下列关于机器学习的说法中，正确的是：A. 机器学习是一种人工智能的应用领域B. 机器学习只能应用于结构化数据C. 机器学习不需要预先定义规则D. 机器学习只能处理监督学习问题答案：A1.2 在监督学习中，以下哪个选项描述了正确的训练过程？A. 通过输入特征和预期输出，训练一个模型来进行预测B. 通过输入特征和可能的输出，训练一个模型来进行预测C. 通过输入特征和无标签的数据，训练一个模型来进行预测D. 通过输入特征和已有标签的数据，训练一个模型来进行分类答案：D2. 简答题2.1 请解释什么是模式识别？模式识别是指在给定一组输入数据的情况下，通过学习和建模，识别和分类输入数据中的模式或规律。
通过模式识别算法，我们可以从数据中提取重要的特征，并根据这些特征进行分类、聚类或预测等任务。
2.2 请解释监督学习和无监督学习的区别。
监督学习是一种机器学习方法，其中训练数据包含了输入特征和对应的标签或输出。
通过给算法提供已知输入和输出的训练样本，监督学习的目标是学习一个函数，将新的输入映射到正确的输出。
而无监督学习则没有标签或输出信息。
无监督学习的目标是从未标记的数据中找到模式和结构。
这种学习方法通常用于聚类、降维和异常检测等任务。
3. 计算题3.1 请计算以下数据集的平均值：[2, 4, 6, 8, 10]答案：63.2 请计算以下数据集的标准差：[1, 3, 5, 7, 9]答案：2.834. 综合题4.1 对于一个二分类问题，我们可以使用逻辑回归模型进行预测。
请简要解释逻辑回归模型的原理，并说明它适用的场景。
逻辑回归模型是一种用于解决二分类问题的监督学习算法。
其基本原理是通过将特征的线性组合传递给一个非线性函数（称为sigmoid函数），将实数值映射到[0,1]之间的概率。
这个映射的概率可以被解释为某个样本属于正类的概率。
逻辑回归适用于需要估计二分类问题的概率的场景，例如垃圾邮件分类、欺诈检测等。
模式识别期末试题
一、填空及选择填空〔此题答案写在此试卷上，30分〕1、模式识别系统的根本构成单元包括：模式采集、特征提取及选择和模式分类。
2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。
3、聚类分析算法属于〔1〕；判别域代数界面方程法属于〔3〕。
〔1〕无监视分类 (2)有监视分类〔3〕统计模式识别方法〔4〕句法模式识别方法4、假设描述模式的特征量为0-1二值特征量，那么一般采用〔4〕进展相似性度量。
〔1〕距离测度〔2〕模糊测度〔3〕相似测度〔4〕匹配测度5、以下函数可以作为聚类分析中的准那么函数的有〔1〕〔3〕〔4〕。
〔1〕〔2〕 (3)(4)6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在〔2〕中进展。
〔1〕二维空间〔2〕一维空间〔3〕N-1维空间7、以下判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有〔1〕；线性可分、不可分都适用的有〔3〕。
〔1〕感知器算法〔2〕H-K算法〔3〕积累位势函数法8、以下四元组中满足文法定义的有〔1〕〔2〕〔4〕。
〔1〕({A, B}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1 , A→ 1A0 , B→BA , B→ 0}, A)〔2〕({A}, {0, 1}, {A→0, A→ 0A}, A)〔3〕({S}, {a, b}, {S → 00S, S → 11S, S → 00, S → 11}, S)〔4〕({A}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1, A→ 1A0}, A)9、影响层次聚类算法结果的主要因素有〔计算模式距离的测度、〔聚类准那么、类间距离门限、预定的类别数目〕〕。
10、欧式距离具有〔 1、2 〕；马式距离具有〔1、2、3、4 〕。
〔1〕平移不变性〔2〕旋转不变性〔3〕尺度缩放不变性〔4〕不受量纲影响的特性11、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是〔正〔负〕表示样本点位于判别界面法向量指向的正〔负〕半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。
模式识别期末试题汇编
一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分）1、模式识别系统的基本构成单元包括：模式采集、特征提取与选择和模式分类。
2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。
3、聚类分析算法属于（1）；判别域代数界面方程法属于（3）。
（1）无监督分类 (2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用（4）进行相似性度量。
（1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有（1）（3）（4）。
（1）（2） (3)(4)6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在（2）中进行。
（1）二维空间（2）一维空间（3）N-1维空间7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有（1）；线性可分、不可分都适用的有（3）。
（1）感知器算法（2）H-K算法（3）积累位势函数法8、下列四元组中满足文法定义的有（1）（2）（4）。
（1）({A, B}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1 , A→ 1A0 , B→BA , B→ 0}, A)（2）({A}, {0, 1}, {A→0, A→ 0A}, A)（3）({S}, {a, b}, {S → 00S, S → 11S, S → 00, S → 11}, S)（4）({A}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1, A→ 1A0}, A)9、影响层次聚类算法结果的主要因素有（计算模式距离的测度、（聚类准则、类间距离门限、预定的类别数目））。
10、欧式距离具有（ 1、2 ）；马式距离具有（1、2、3、4 ）。
（1）平移不变性（2）旋转不变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性11、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是（正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。
大学模式识别考试题及答案详解完整版
大学模式识别考试题及答案详解HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分）1、模式识别系统的基本构成单元包括：模式采集、特征提取与选择和模式分类。
2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。
3、聚类分析算法属于（1）；判别域代数界面方程法属于（3）。
（1）无监督分类 (2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用（4）进行相似性度量。
（1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有（1）（3）（4）。
（1）（2） (3)(4)6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在（2）中进行。
（1）二维空间（2）一维空间（3）N-1维空间7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有（1）；线性可分、不可分都适用的有（3）。
（1）感知器算法（2）H-K算法（3）积累位势函数法8、下列四元组中满足文法定义的有（1）（2）（4）。
（1）({A, B}, {0, 1}, {A01, A 0A1 , A 1A0 , B BA , B 0}, A)（2）({A}, {0, 1}, {A0, A 0A}, A)（3）({S}, {a, b}, {S 00S, S 11S, S 00, S 11}, S)（4）({A}, {0, 1}, {A01, A 0A1, A 1A0}, A)二、(15分)简答及证明题（1）影响聚类结果的主要因素有那些？（2）证明马氏距离是平移不变的、非奇异线性变换不变的。
答：（1）分类准则，模式相似性测度，特征量的选择，量纲。
（2）证明：(2分)(2分)(1分)设，有非奇异线性变换：(1分)(4分)三、(8分)说明线性判别函数的正负和数值大小在分类中的意义并证明之。
《模式识别》试题库(共享).docx
《模式识别》试题库一、基本概念题1.1 模式识别的三大核心问题:是：、、。
1.2、模式分布为团状时，选用聚类算法较好。
1.3欧式距离具有o 马式距离具有o（1）平移不变性（2）旋转不变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性1.4描述模式相似的测度有：=（1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度1.5利用两类方法处理多类问题的技术途径有：（1）；（2）；（3） o其中最常用的是第个技术途径。
1.6判别函数的正负和数值大小在分类中的意义是：，__________________________________________________________________________________1.7感知器算法=（1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。
1.8积累位势函数法的判别界面一般为o（1）线性界面；（2）非线性界面。
1.9基于距离的类别可分性判据有：oS B S B（1）『「［，”咒］（2）（3）1.10作为统计判别问题的模式分类，在（）情况下，可使用聂曼-皮尔逊判决准则。
1.11确定性模式非线形分类的势函数法中，位势函数K（x,xQ与积累位势函数K（x）的关系为（）O1.12用作确定性模式非线形分类的势函数法，通常，两个n维向量X和Xk的函数K（x,xD若同时满足下列三个条件，都可作为势函数。
①（）；②()；③K(x, x k)是光滑函数，且是x和珏之间距离的单调下降函数。
1.13散度J”越大，说明。
类模式与①」类模式的分布( )。
当。
类模式与®类模式的分布相同时，Jij=()。
1.14若用Parzen窗法估计模式的类概率密度函数，窗口尺寸hl过小可能产生的问题是( ),hl过大可能产生的问题是( )01.15信息炳可以作为一种可分性判据的原因是：。
1.16作为统计判别问题的模式分类，在( )条件下，最小损失判决规则与最小错误判决规则是等价的。
模式识别期末考试试题
模式识别期末考试试题# 模式识别期末考试试题## 一、选择题（每题2分，共20分）1. 模式识别中，特征提取的目的是什么？A. 降低数据维度B. 提高计算效率C. 增强数据的可解释性D. 以上都是2. 在K-近邻算法中，K值的选择对结果的影响是什么？A. 无影响B. 影响分类的准确性C. 影响算法的运行时间D. 影响数据的可读性3. 决策树算法中，信息增益的计算是基于以下哪个概念？A. 熵B. 互信息C. 条件熵D. 联合熵4. 支持向量机（SVM）的主要思想是？A. 寻找数据点之间的最大间隔B. 寻找数据点之间的最小间隔C. 寻找数据点的平均间隔D. 寻找数据点的中心点5. 以下哪个算法属于聚类算法？A. K-近邻B. 决策树C. K-均值D. 支持向量机## 二、简答题（每题10分，共30分）1. 描述主成分分析（PCA）的基本原理及其在模式识别中的应用。
2. 解释什么是过拟合（Overfitting）现象，并给出避免过拟合的几种常用方法。
3. 给出神经网络在模式识别中的基本工作原理，并说明其优缺点。
## 三、计算题（每题25分，共50分）1. 给定以下数据点，使用K-均值算法将它们分为两个簇，并说明算法的步骤：- 数据点：(1, 2), (2, 3), (5, 6), (8, 7), (9, 8)2. 假设有一个二维数据集，其中包含两类数据点，分别用圆形和三角形表示。
数据点的特征如下表所示：| 特征1 | 特征2 | 类别 || | | - || 1.5 | 2.5 | 圆形 || 2.0 | 3.0 | 圆形 || 3.5 | 4.5 | 三角形 || 4.0 | 5.0 | 三角形 |使用线性判别分析（LDA）方法，找出最佳线性边界，并将数据点分为两类。
## 四、论述题（共30分）1. 论述深度学习在图像识别领域的应用，并讨论其与传统机器学习方法相比的优势和局限性。
## 五、案例分析题（共30分）1. 假设你是一名数据科学家，你的团队正在开发一个用于识别手写数字的系统。
模式识别期末精彩试题
一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分）1、模式识别系统的基本构成单元包括：模式采集、特征提取与选择和模式分类。
2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。
3、聚类分析算法属于（1）；判别域代数界面方程法属于（3）。
（1）无监督分类 (2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用（4）进行相似性度量。
（1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有（1）（3）（4）。
（1）（2）(3)(4)6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在（2）中进行。
（1）二维空间（2）一维空间（3）N-1维空间7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有（1）；线性可分、不可分都适用的有（3）。
（1）感知器算法（2）H-K算法（3）积累位势函数法8、下列四元组中满足文法定义的有（1）（2）（4）。
（1）({A, B}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1 , A→ 1A0 , B→BA , B→ 0}, A)（2）({A}, {0, 1}, {A→0, A→ 0A}, A)（3）({S}, {a, b}, {S → 00S, S → 11S, S → 00, S → 11}, S)（4）({A}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1, A→ 1A0}, A)9、影响层次聚类算法结果的主要因素有（计算模式距离的测度、（聚类准则、类间距离门限、预定的类别数目））。
10、欧式距离具有（ 1、2 ）；马式距离具有（1、2、3、4 ）。
（1）平移不变性（2）旋转不变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性11、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是（正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。
模式识别期末考试题及答案
模式识别期末考试题及答案一、填空题1. 模式识别是研究通过_________从观测数据中自动识别和分类模式的一种学科。
答案：计算机算法2. 在模式识别中，特征选择的主要目的是_________。
答案：降低数据的维度3. 支持向量机（SVM）的基本思想是找到一个最优的超平面，使得两类数据的_________最大化。
答案：间隔4. 主成分分析（PCA）是一种_________方法，用于降低数据的维度。
答案：线性降维5. 隐马尔可夫模型（HMM）是一种用于处理_________数据的统计模型。
答案：时序二、选择题6. 以下哪种方法不属于模式识别的监督学习方法？（）A. 线性判别分析B. 支持向量机C. 神经网络D. K-means聚类答案：D7. 在以下哪种情况下，可以使用主成分分析（PCA）进行特征降维？（）A. 数据维度较高，且特征之间存在线性关系B. 数据维度较高，且特征之间存在非线性关系C. 数据维度较低，且特征之间存在线性关系D. 数据维度较低，且特征之间存在非线性关系答案：A8. 以下哪个算法不属于聚类算法？（）A. K-meansB. 层次聚类C. 判别分析D. 密度聚类答案：C三、判断题9. 模式识别的目的是将输入数据映射到事先定义的类别中。
（）答案：正确10. 在模式识别中，特征提取和特征选择是两个不同的概念，其中特征提取是将原始特征转换为新的特征，而特征选择是从原始特征中筛选出有用的特征。
（）答案：正确四、简答题11. 简述模式识别的主要任务。
答案：模式识别的主要任务包括：分类、回归、聚类、异常检测等。
其中，分类和回归任务属于监督学习，聚类和异常检测任务属于无监督学习。
12. 简述支持向量机（SVM）的基本原理。
答案：支持向量机的基本原理是找到一个最优的超平面，使得两类数据的间隔最大化。
具体来说，SVM通过求解一个凸二次规划问题来确定最优超平面，使得训练数据中的正类和负类数据点尽可能远离这个超平面。
模式识别答案
模式识别试题二答案问答第1题答：在模式识别学科中，就“模式”与“模式类”而言，模式类是一类事物的代表，概念或典型，而“模式”则是某一事物的具体体现，如“老头”是模式类，而王先生则是“模式”，是“老头”的具体化。
问答第2题答：Mahalanobis距离的平方定义为：其中x，u为两个数据，是一个正定对称矩阵（一般为协方差矩阵）。
根据定义，距某一点的Mahalanobis距离相等点的轨迹是超椭球，如果是单位矩阵Σ，则Mahalanobis距离就是通常的欧氏距离。
问答第3题答：监督学习方法用来对数据实现分类，分类规则通过训练获得。
该训练集由带分类号的数据集组成，因此监督学习方法的训练过程是离线的。
非监督学习方法不需要单独的离线训练过程，也没有带分类号（标号）的训练数据集，一般用来对数据集进行分析，如聚类，确定其分布的主分量等。
就道路图像的分割而言，监督学习方法则先在训练用图像中获取道路象素与非道路象素集，进行分类器设计，然后用所设计的分类器对道路图像进行分割。
使用非监督学习方法，则依据道路路面象素与非道路象素之间的聚类分析进行聚类运算，以实现道路图像的分割。
问答第4题答：动态聚类是指对当前聚类通过迭代运算改善聚类；分级聚类则是将样本个体，按相似度标准合并，随着相似度要求的降低实现合并。
问答第5题答：在给定观察序列条件下分析它由某个状态序列S产生的概率似后验概率，写成P(S|O)，而通过O求对状态序列的最大似然估计,与贝叶斯决策的最小错误率决策相当。
问答第6题答：协方差矩阵为，则1）对角元素是各分量的方差，非对角元素是各分量之间的协方差。
2）主分量，通过求协方差矩阵的特征值，用得，则，相应的特征向量为：，对应特征向量为，对应。
这两个特征向量即为主分量。
3） K-L变换的最佳准则为：对一组数据进行按一组正交基分解，在只取相同数量分量的条件下，以均方误差计算截尾误差最小。
4）在经主分量分解后，协方差矩阵成为对角矩阵，因而各主分量间相关消除。
[模式识别]期末考试试卷02
![[模式识别]期末考试试卷02](https://img.taocdn.com/s3/m/b6e0f3d40c22590102029df2.png)
1 μ1 μT 2 2 μ2 0
(1)
4 / 3 2 / 3 4 / 3 2 / 3 1 1 由已知条件可计算出 1 和 2 2 / 3 4 / 3 2 / 3 4 / 3 将已知条件μ1 , μ1和 11 , 21计算结果代入(1)式并化简计算,得: x1 x2 4 x2 x1 4 0 即 : ( x1 4)( x2 1) 0, 因此分解决策面由两根直线组成, 一根为x1 4, 另一根为x2 1.
2 0 总的类内离散度矩阵Sw S1 S 2 0 2 a b a b 1 二阶矩阵 的逆 可用逆阵公式A -1 = A*计算出来 A c d c d a b 1 d b 计算公式为: = ad-bc c d c a 1/ 2 0 0 0 1 最优权向量w * S w (μ1 μ 2 ) 0 1/ 2 2 1 选取课件中的第一种阈值计算公式: W 0 Y 1 Y 2 2 2 μ μ2 则有W 0 Y 1 Y 2 w *T 1 0 1 1 2 2 1 则Fisher 准则最佳决策面方程为w *T x W 0, 将求得的数据代入该方程得 x 2 1.
2．解：
-1 -1
1 2 , 且先验概率相等. 基于最小错误率的Bayes决策规则,在两类决策面分界面上的样本x=(x1 , x2 )T 应满足 :
1 1 (x μ1 )T 1 ( x μ1 ) ( x μ2 )T 2 ( x μ2 )
对上式进行分解有 :
T T
1/ 2 1 1/ 2 1 ， S2 ，各类样本均值分别为 1 1/ 2 1 1/ 2
北航2019-2020学年第二学期期末《模式识别基础》试题
2019－2020学年第二学期期末《模式识别基础》试题考试日期：2020年6月17日，上午9:50–12:20 （满分100分）考试科目：《模式识别基础》学号:姓名:注意事项：1、请大家仔细审题，不要漏掉题目2、不要互相交流答案，杜绝试卷雷同一、单选题（每题2分，共10题）1. 下列不属于模式识别系统的基本构成单元的是( )A. 模式采集B. 特征选择与提取C. 模式分类D. 软件界面设计2. 下列不属于模式识别应用范畴的是（）A. 利用书写板向计算机输入汉字B. 利用扫描仪向计算机输入图片C. 利用指纹来鉴定人的身份D. 利用语音向计算机输入汉字3. 哪条是贝叶斯分类器必须满足的先决条件( )A. 类别数已知且一定B. 每个类别的样本数已知C. 所有样本的总样本数已知D. 样本特征维度已知且一定4. Parzen窗法做概率密度估计时，当窗宽度变得很小时，容易出现( )A.噪声变弱B. 稳定性变差C. 分辨率变低D. 连续性变好5. 下面不属于非参数估计方法的是( )A. 直方图估计B. Parzen窗估计C. 贝叶斯估计D. K近邻估计6. Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在( )中进行A. 二维空间B. 一维空间C. (N-1)维空间D. N维空间7. 影响聚类算法结果的主要因素不包括( )A. 分类准则B. 已知类别的样本质量C. 特征选取D. 模式相似性测度8. 下列不属于估计量评价标准的是( )A. 无偏性B. 有效性C. 一致性D. 收敛性9. 关于感知器准则，以下说法错误的是( )A. 要求样本是线性可分的B. 可以用梯度下降法求解C. 当样本线性不可分时，感知器算法不能收敛D. 不能随意确定初始权向量10. 对于k均值(C均值)聚类算法，初始类心的选取非常重要，相比较而言，当对数据有一定了解时，如何选择c个样本作为初始类心较好( )A. 按输入顺序选B. 选相距最远的C. 随机挑选D. 选分布密度最高处的二、判断题（正确用“T”表示，错误用“F”表示；每题2分，共10题）1.模式所指的不是事物本身，而是从事物获得的信息，因此，模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。
模式识别期末试题
一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分）1、模式识别系统的基本构成单元包括：模式采集、特征提取与选择和模式分类。
2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。
3、聚类分析算法属于（1）；判别域代数界面方程法属于（3）。
（1）无监督分类 (2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用（4）进行相似性度量。
（1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有（1）（3）（4）。
（1）（2） (3)(4)6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在（2）中进行。
（1）二维空间（2）一维空间（3）N-1维空间7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有（1）；线性可分、不可分都适用的有（3）。
（1）感知器算法（2）H-K算法（3）积累位势函数法8、下列四元组中满足文法定义的有（1）（2）（4）。
（1）({A, B}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1 , A→ 1A0 , B→BA , B→ 0}, A)（2）({A}, {0, 1}, {A→0, A→ 0A}, A)（3）({S}, {a, b}, {S → 00S, S → 11S, S → 00, S → 11}, S)（4）({A}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1, A→ 1A0}, A)9、影响层次聚类算法结果的主要因素有（计算模式距离的测度、（聚类准则、类间距离门限、预定的类别数目））。
10、欧式距离具有（ 1、2 ）；马式距离具有（1、2、3、4 ）。
（1）平移不变性（2）旋转不变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性11、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是（正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。
模式识别期末试题
和模式分类。
3、聚类分析算法属于 （1）;判别域代数界面方程法属于 （1）无监督分类 （2）有监督分类 （3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用J-I 1-1J = (S J -- m)；-1(3)。
9、 影响层次聚类算法结果的主要因素有（计算模式距离的测度、（聚类准则、类间距离门限、预定的类别数目））。
10、 欧式距离具有（ 1、2 ）；马式距离具有（1、2、3、4）。
（1）平移不变性（2）旋转不变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性11、 线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是（ 正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。
）。
12、 感知器算法 丄。
（1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。
13、 积累势函数法较之于 H-K 算法的优点是（该方法可用于非线性可分情况（也可用于线性可分情况））;1、模式识别系统的基本构成单元包括:模式米集 特征提取与选择(1) ({A B }, {0, 1}, {A >01, A-. 0 A 1 ,A-. 1 A0 , B-.BA , B )0}, A )(2) ({ A }, {0, 1}, {A >0, A —； 0 A }, A )(3) ({ S }, { a, b }, { S — 00 S , S 11 S , S -00,S > 11},S )(4) ({ A }, {0, 1}, {A >01, A > 0A 1, A > 1 A 0}, A )8 、下列四元组中满足文法定义的有(1)( 2)( 4)。
2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有（1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度5、 F 列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有(1)( 3)( 4)。
2018-模式识别期末试卷-精选word文档 (20页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==模式识别期末试卷篇一：【模式识别】期末考试试卷02《模式识别》期末考试试题（A）一、填空题（15个空，每空2分，共30分）1．基于机器学习的模式识别系统通常由两个过程组成, 即（）和分类判决。
2．统计模式识别把观察对象表达为一个随机向量(即特征向量), 将()表达为由有穷或无穷个具有相似数值特性的模式组成的集合。
3．特征一般有两种表达方法: (1)将特征表达为()；(2)将特征表达为基元。
4．特征提取是指采用变换或映射实现由模式测量空间向()的转变。
5．同一类模式类样本的分布比较集中，没有或临界样本很少，这样的模式类称为()。
6．加权空间的所有()都通过坐标原点。
7．线性多类判别：若每两个模式类间可用判别平面分开，在这种情况下，M类有()个判别函数,存在有不确定区域。
8．当取()损失函数时, 最小风险贝叶斯判决准则等价于最大后验概率判决准则。
9．Neyman-Pearson决策的基本思想是()某一错误率，同时追求另一错误率最小。
10．聚类/集群：用事先不知样本的类别，而利用样本的先验知识来构造分类器属于()学习。
11．相似性测度、()和聚类算法称为聚类分析的三要素。
12．K/C均值算法使用的聚类准则函数是()准则，通过反复迭代优化聚类结果，使所有样本到各自所属类别的中心的距离平方和达到最小。
13．根据神经元的不同连接方式，可将神经网络分为分层网络和相互连接型网络两大类。
其中分层网络可细分为前向网络、具有反馈的前向网络和()三种互连方式。
14．神经网络的特性及能力主要取决于()及学习方法。
15．BP神经网络是采用误差反向传播算法的多层前向网络，其中，神经元的传输函数为S型函数，网络的输入和输出是一种()映射关系。
二、简答题（2题，每小题10分，共20分）1．简述有监督分类方法和无监督分类方法的主要区别。
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《模式识别》期末考试试题（ A ）
一、填空题（ 15 个空，每空 2 分，共 30 分）
1 ．基于机器学习的模式识别系统通常由两个过程组成 , 即（
）和分类判决。
2 ．统计模式识别把观察对象表达为一个随机向量 (即特征向量 ), 将 (
) 表达为由有穷或无穷个具有相似数值特性的
模式组成的集合。
3 ．特征一般有两种表达方法 : (1)将特征表达为 ( )； (2)将特征表达为基元。
4 ．特征提取是指采用变换或映射实现由模式测量空间向 (
)的转变。
5 ．同一类模式类样本的分布比较集中，没有或临界样本很少，这样的模式类称为
(
)。
6 ．加权空间的所有 (
)都通过坐标原点。
7．线性多类判别： 若每两个模式类间可用判别平面分开，
在这种情况下， M 类有 (
)个判别函数 ,存在有不确定
区域。
8 ．当取 (
)损失函数时 , 最小风险贝叶斯判决准则等价于最大后验概率判决准则。
9．Neyman-Pearson 决策的基本思想是 ( )某一错误率，同时追求另一错误率最小。
10．聚类 /集群：用事先不知样本的类别，而利用样本的先验知识来构造分类器属于
(
)学习。
11．相似性测度、 (
)和聚类算法称为聚类分析的三要素。
12． K/C 均值算法使用的聚类准则函数是 (
)准则，通过反复迭代优化聚类结果，使所有样本到各自所属类别的中
心的距离平方和达到最小。
13．根据神经元的不同连接方式，可将神经网络分为分层网络和相互连接型网络两大类。
其中分层网络可细分为前向网
络、具有反馈的前向网络和
( )三种互连方式。
14．神经网络的特性及能力主要取决于 ( )及学习方法。
15． BP 神经网络是采用误差反向传播算法的多层前向网络，其中，神经元的传输函数为 是一种 (
)映射关系。
二、简答题（ 2 题，每小题 10 分，共 20 分）
S 型函数，网络的输入和输出
1．简述有监督分类方法和无监督分类方法的主要区别。
1 1/ 2
2．已知一组数据的协方差矩阵为
，试问：
1/2
1
(1) 协方差矩阵中各元素的含义是什么？
(2) K-L 变换的最佳准则是什么？
(3) 为什么说经 K-L 变换后消除了各分量之间的相关性？
三、计算题(2
题，每小题 13 分，共 26 分 )
1．设有两类样本，两类样本的类内离散度矩阵分别为
S
1
1/ 2 ， S
1
1/ 2
，各类样本均值分别为
1
1/ 2 1
2
1/ 2
1
T
T
μ1 2 0 和 μ2 2 2
，试用 Fisher 准则求其决策面方程。
2．设有两类正态分布的样本集，第一类均值
μ1
T
1 1/ 2
T
20，方差
1
1/ 2
，第二类均值 μ2
22，方差
1
1 1/ 2
p( 2 ) 。
试按最小错误率 Bayes 决策求两类的分界面。
2
1/ 2
，先验概率 p( 1 )
1
一、填空题（每空
2 分，共 30 分）
1. 分类器设计 ,
2.模式类 ,
3.数值 ,
4. 特征空间 ,
5. 紧致集 ,
6. 分界面 ,
7. M(M-1)/2 ,
8. 0-1,
9. 约束或限制 , 10. 无监督 , 11. 聚类准则 , 12. 误差平方和 , 13. 层内互连前向网络 , 14. 网络拓扑结构 , 15. 非线性
二、简答题（ 2 题，每小题 10 分，共 20 分）
参考答案
1．答：监督分类方法和无监督分类方法主要区别如下：
(1) 监督分类方法有训练样本集，在训练样本集中给出不同类别的训练样本，用这些训练样本可以找出区分不同类样本的方法，从而在特征空间中划定决策区域。
(2) 监督分类方法由训练阶段和测试阶段组成。
训练阶段利用训练集中的训练样本进行分类器设计，确定分类器参数；测试阶段将待识别样本输入，根据分类的决策规则，确定待识别样本的所属类别。
(3) 无监督分类方法可用来分析数据的内在规律，它没有训练样本，如聚类分析等方法属于无监督分类方法。
1 1/ 2
2．答：已知协方差矩阵
，则：
1/2
1
(1) 其对角元素是各分量的方差，非对角元素是各分量之间的协方差。
(2) K-L 变换的最佳准则为： 对一组数据按一组正交基进行分解， 在只取相同数量分量的条件下， 以均方误差计算截尾误差最小。
(3) 在经 K-L 变换后，协方差矩阵成为对角矩阵，因而各主分量间的相关消除。
三、计算题 (2 题，每小题
13 分，共 26 分 )
1．解：
总的类内离散度矩阵 Sw
S 1
S 2
2 0
0 2
a
b
a b -1
1
可用逆阵公式 A -1 = A *
计算出来
二阶矩阵
d
的逆
d
c
c
A
a b -1
1 d b
计算公式为 :
c d =
c a
ad-bc
最优权向量 w
*
S w 1
(μ1 μ
2) 1/ 2 0 0 0
1/ 2
2
1
选取课件中的第一种阈值计算公式
:
W 0 Y 1
Y 2
2 Y 1
Y 2
* T
μ μ
2
w
1
1
则有W 0
2
2
1
则 Fisher 准则最佳决策面方程为 w * T
x W 0,
将求得的数据代入该方程得 x 2
1.
2．解：
12 ,且先验概率相等 .
基于最小错误率的Bayes决策规则 , 在两类决策面分界面上的样本x=( x1, x2)T应满足: ( xμ1)T11 (xμ1)(xμ2 )T21( xμ2 )
对上式进行分解有:
x T1T1
x
T1
μ1
T1T1
x
T1
μ2
1 x 2μ11μ11x
2 x 2μ22μ22
得:
T
(11T1T1
)x
T1
μ1
T1
μ20(1)
x12)x 2(μ11μ22μ11μ22
由已知条件可计算出14 / 3 2 / 314/3 2/3
1
2/3 4/3和
2
2/3 4/3
将已知条件μμ
和1,1计算结果代入 (1)式并化简计算 , 得 : 1, 112
x1x24x2x140
即 : ( x14)( x21)0,因此分解决策面由两根直线组成,
一根为 x4,另一根为 x 1.
12。