用身高和体重数据进行性别分类的实验报告

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六年级数学上册第5讲数据处理(学生版)-(北师大版)

六年级数学上册第5讲数据处理(学生版)-(北师大版)

第5讲数据处理一.知识梳理知识点一:扇形统计图-认识扇形统计图扇形统计图是用整个圆的面积表示总数量,用圆内各扇形的面积表示各部分数量占总数量的百分比。

知识点二:统计图的选择-三种统计图的特点要正确选择合适的统计图进行统计,首先要掌握三种统计图的不同特点,再根据不同的特点结合实际情况在反复实践中加强对比,这样才能选择合适的统计图。

知识点三:身高的情况1.分段整理数据并解决问题在分组整理数据时,要根据实际情况来确定每一段的数量,以便清楚地表达信息。

2.绘制复式折线统计图、选择合适的比较方法分析两组数据的区别在同等情况下,折线越陡,数量变化越大,反之,数量变化越小。

二.精讲精炼考点 1认识扇形统计图【例1】如图,苹果的销量占水果总销量的%,香蕉的销量占总销量的%,香蕉的销量是125kg,则橙子的销量是kg,西瓜的销量是kg,这一天的水果总销量是kg.1.如图的扇形统计图展示了阳阳一天的时间安排.(1)阳阳一天上课的时间是小时.(2)阳阳的睡眠时间9小时.(填“大于”“小于”或“等于”)(3)阳阳的其他自由支配时间是小时.2.某校六年级学生血型情况如图。

已知六年级总人数200人,A型血有人,O型血有人。

3.如图是统计图.六一班有50名同学,从图中可以直观看出,型人数最多.计算得知AB 型人数为人.考点 2统计图的选择【例2】在学过的统计图中,要表示数量增减变化情况,选用统计图最合适.1.“近些年,我国智能快递柜投放量趋势明显;2014年智能快递柜投放量仅1.5万组.截至2017年,智能快递柜投放量已经增长至27.1万组.……照这样发展,预测到2020年我国智能快递柜投放量将达到80万组”.以上信息制成统计图较为适宜.2.要反映最近两周你的体温变化情况,应选用统计图.3.要想统计某位病人在患有新冠肺炎时体温白天的变化情况,应选用统计图,要想知道全国各省一天新冠肺炎病人出院人数多少,应选用统计图.考点 3【例3】如图是某城市6月和8月天气情况记录如下.根据上面的信息填写下面表格.天气/天数/月份6月8月6月天,8月天,6月和8月一共天,8月比6月多天.1.四(3)班举行“环境保护知识竞赛“,成绩统计如表.等级不及格及格中等良好优秀成绩/分50﹣5960﹣6970﹣7980﹣8990﹣99人数 2 3 12 8 10(1)请你完成成绩统计图.(2)本次竞赛得分在( ~ )分的人数最多,比最少的多 人. (3)王晓敏的成绩在班级中排第15位,他的成绩应该在( ~ )分. (4)估计一下,四(3)班的平均成绩大约是 . A .80分左右 B .60分左右 C .90分左右2.(1)用正负数记录小军家的收支情况,填在下表空格中.4.15 爸爸工资收入6500元 4.15 工资支出税费45元 4.18 电费支出108元 4.20 电话费支出120元 4.22 妈妈工资收入3800元 4.24生活费支出2800元(2)小军家的总收入是 元,总支出是 元,结余 元. 3.下面是某机耕队3天中翻地和用油情况的统计表,请填写完整.项目 数量 时间 翻地面积 (公顷)用柴油数量 (千克)平均每公顷 耗油量(千克)第一天 6 37.8 第二天 7.5 6 第三天40.36.2三.巩固提升一.选择题(共8小题)1.实验小学为了清楚地表示学校男、女生各占全校学生人数的百分之几,应绘制( )统计图. A .条形B .折线C .扇形D .无法确定2.要反映张媛语文成绩的变化情况,应绘制()A.条形统计图B.折线统计图C.扇形统计图3.小红想更清楚地了解自己六年级的数学成绩变化情况应选择()A.条形统计图B.折线统计图C.扇形统计图D.复式折线统计图4.医院观察某名病人一天的体温和心率变化情况,应选择()统计图.A.单式折线B.复式折线C.条形5.右图是育英小学参加学校社团活动的统计图,参加空竹社团学生有81人,这个学校共有学生()人.A.81B.270C.306.如图是六(1)班同学喜欢各种球类运动人数情况的统计图,()运动最受欢迎.A.排球B.足球C.篮球D.乒乓球7.这是一件毛衣各种成分占总重量的统计图,毛衣重400克,羊毛有()克.A.42B.240C.100D.328.在一个40名学生的班级里选举班长,选举结果如表,下面()图表示了这一结果.张明10票小豆20票杨杨5票丽丽5票A.B.C.二.填空题(共8小题)9.乐乐记录了爸爸妈妈两个月的电话费支出情况.1月2月合计爸爸30.2元61.0元妈妈26.7元20.4元合计10.下面是王小明上学期数学作业成绩记录,把这些成绩分类整理,填入下表优良优优良优良良中良优良良优良中良良优良良中良良优良良优优良良优良优优良优良优优成绩优良中次数(1)成绩是的次数最多(2)成绩是优的次数比成绩是良的次数次.11.要反映蒜苗生长情况,应选择统计图.12.某沙发厂对其主要产品在A、B两地的销售情况进行跟踪调查,调查结果如下.真皮沙发布艺沙发实木沙发A B A B A B1月450套420套680套660套360套330套2月560套550套850套870套320套300套3月480套490套620套600套460套420套4月780套800套900套870套680套600套(1)如果要描述4月份A、B两地的三种沙发销量情况,选用统计图比较合适.(2)如果要描述B地3月份三种沙发销售量与本月总销量的关系,选用统计图比较合适.(3)如果要描述A、B两地1﹣4月份真皮沙发销售量变化情况,选用统计图比较合适.13.完成下面的实验报告中的有关计算与分析内容:身高与体重测量:我是生(填男或女)我的身高是cm,体重kg.标准体重算法:男生:(身高cm﹣80)×0.7=体重女生:(身高cm﹣70)×0.6=体重体重平均标准等级低于标准体重20%以下消瘦低于标准体重11%~20%偏瘦低于标准体重10%~高于标准体重10%正常高于标准体重11%~20%偏胖高于标准体重20%以上肥胖对照上表,我的体重属于等级是要使自己的身体更健康,我应该.14.如图是对部分六年级同学进行的“你最喜爱的球类活动”问卷调查统计情况,认真读图,完成下列问题.(1)这是一个统计图.(2)如果选择最喜欢打排球的有36人,这次问卷活动调查了人.(3)有人喜欢足球.15.某学校对六年级全体学生进行了“你的兴趣爱好”的调查.某位同学将调查结果制成了两幅不完整的统计图(如图),请根据统计图回答问题.(1)从扇形统计图可以看出,“喜欢运动”的学生一共占六年级学生总数的%.(2)六年级共有学生人.(3)“喜欢运动”的男生人数是“喜欢听音乐”的女生的倍.16.如图是某度假村占地分布情况统计图,看图回答问题.(1)道路面积占度假村总面积的%.(2)如果绿地面积是150平方米,则度假村的总面积是平方米.(3)的面积最大,比房屋面积大%.三.判断题(共5小题)17.只要是作关于“气温”的统计图,就应选择作折线统计图.(判断对错)18.为了解某病人一周内每天体温的变化情况,应绘制折线统计图.(判断对错)19.描述新冠肺炎治愈人数占感染人数的百分比情况用折线统计图比较合适.(判断对错)20.扇形统计图中不能看出总数量的具体数值.(判断对错)21.从扇形统计图中不能看出各部分的具体数量.(判断对错)四.应用题(共7小题)22.如图是某商场各品牌空调去年6月份销售情况统计表,请观察统计图解决一下问题:(1)D种品牌的销售量占6月份空调销售总量的百分之多少?(写出计算过程)(2)B种产品的销售量正好是60台,算一算此商场6月份空调销售的是多少台?23.东关村有耕地160公顷,如图是这个村各种农作物种植面积统计图.(1)玉米的种植面积占总面积的百分之几?(2)种植水稻的面积比种植小麦的面积多多少公顷?24.李伯伯家上个月家庭支出情况统计如图.已知总支出为5000元.(1)上个月哪项支出最多?支出了多少元?(2)购买服装支出比文化支出少多少元?25.王叔叔把采摘的苹果分箱包装,如果每箱放8个,可以放15箱.如果每箱放10个,可以放多少箱?如果放20箱,平均每箱放几个?(先利用下表整理条件和问题,再列式解答.)每箱个数箱数26.四年级学生喜欢体育项目的人数情况如表.项目篮球足球羽毛球跳绳人数性别男生22241514女生851318(1)根据以上数据制成复式条形统计图.(2)喜欢什么项目的人数最多?27.根据信息填空.(1)根据统计图完成如表.动物人数猴子兔子狗猫(2)每格代表人.(3)最喜欢的人数最多.(4)最喜欢狗的比最喜欢猫的多人.28.丽丽整理了四年级一班同学的身高数据,结果如下表.身高(厘米)120~129130~139140~149150及以上人数514128(1)根据表中数据,完成下面的条形统计图.(2)丽丽身高是140厘米,按由高到矮的顺序,大约排第名.。

数据查询实验报告小结(3篇)

数据查询实验报告小结(3篇)

第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展,大数据已经成为当今社会的重要资源。

为了更好地理解和利用这些数据,掌握数据查询技术变得尤为重要。

本次实验旨在通过实践操作,加深对数据查询方法的理解,提高实际操作能力。

二、实验目的1. 熟悉常用的数据查询方法。

2. 掌握SQL语言的基本语法和操作。

3. 提高数据查询的效率和质量。

4. 培养团队协作和沟通能力。

三、实验内容本次实验主要包括以下内容:1. 数据库的基本概念和操作。

2. SQL语言的基本语法和操作。

3. 数据查询优化技术。

4. 数据库连接和事务处理。

四、实验过程1. 数据库的基本概念和操作(1)实验目的:了解数据库的基本概念,掌握数据库的创建、删除、备份和恢复等操作。

(2)实验内容:创建一个数据库,删除一个数据库,备份和恢复数据库。

(3)实验步骤:a. 创建数据库:使用CREATE DATABASE语句创建一个名为“实验”的数据库。

b. 删除数据库:使用DROP DATABASE语句删除“实验”数据库。

c. 备份数据库:使用BACKUP DATABASE语句备份“实验”数据库。

d. 恢复数据库:使用RESTORE DATABASE语句恢复“实验”数据库。

2. SQL语言的基本语法和操作(1)实验目的:掌握SQL语言的基本语法和操作,能够进行简单的数据查询。

(2)实验内容:使用SELECT语句进行数据查询。

(3)实验步骤:a. 使用SELECT语句查询数据库中的所有记录。

b. 使用WHERE子句对查询结果进行筛选。

c. 使用ORDER BY子句对查询结果进行排序。

d. 使用GROUP BY子句对查询结果进行分组。

3. 数据查询优化技术(1)实验目的:了解数据查询优化技术,提高查询效率。

(2)实验内容:分析查询语句,提出优化方案。

(3)实验步骤:a. 分析查询语句,找出瓶颈。

b. 根据瓶颈提出优化方案,如索引优化、查询语句优化等。

c. 实施优化方案,对比优化前后的查询效率。

将某班幼儿身高,体重的平均水平作为基准

将某班幼儿身高,体重的平均水平作为基准

某班幼儿身高,体重的平均水平作为基准一、概述在幼儿园教育中,关于幼儿身高、体重的发展状况一直备受关注。

幼儿的身体发育情况对其健康成长至关重要,因此对幼儿身高、体重进行科学的评估和监测是非常必要的。

本文将对某班幼儿的身高、体重的平均水平作为基准进行研究和分析,旨在为幼儿的身体健康提供科学的参考依据。

二、调查方法为了获取准确的数据,我们选择了某市某幼儿园的一班幼儿进行调查。

在调查过程中,我们采用了严格的抽样方法,包括随机抽样和分层抽样,确保样本的代表性和可靠性。

在调查过程中,我们全面测量了幼儿的身高和体重,并记录了相关数据。

三、调查结果分析经过调查和数据整理,我们得出了某班幼儿的身高、体重的平均水平。

具体数据如下:1. 身高平均水平根据我们的调查数据,某班幼儿的身高平均水平为X厘米。

在这个数据基础上,我们可以进一步分析身高分布情况,了解不同幼儿在身高方面的发展情况,为针对性的身体训练和幼儿园教育提供依据。

2. 体重平均水平另外,根据我们的调查数据,某班幼儿的体重平均水平为Y千克。

通过对体重数据的分析,我们可以了解幼儿的肥胖和偏瘦状况,及时采取措施进行干预和管理,保证幼儿的身体健康发展。

四、结论和建议通过本次调查和数据分析,我们对某班幼儿的身高和体重平均水平有了全面的了解。

针对调查结果,我们提出了以下建议:1. 加强身体锻炼根据数据分析,我们发现某班幼儿的身高、体重平均水平略低,说明幼儿在身体发育方面存在一定的不足。

我们建议幼儿园加强身体锻炼,通过各种户外活动和运动课程,促进幼儿身体的全面发展。

2. 提供营养餐饮针对体重方面的问题,我们建议幼儿园提供营养均衡的餐饮服务,确保幼儿获得充足的营养,促进健康的体重增长和生长发育。

3. 定期体检监测除了针对性的幼儿园教育和膳食管理,我们还建议家长定期带幼儿进行体检,并根据体检结果进行相应的调整和干预,确保幼儿的健康成长。

五、总结通过本次对某班幼儿身高、体重的平均水平进行调查和分析,我们为幼儿的身体健康提供了科学的参考依据。

Bayes分类器算法

Bayes分类器算法

⇒ x ∈ωi
2、具体步骤如下 A).算出各类别特征值的均值 B).求出特征值的协方差矩阵 C).将第二步所得矩阵代入判别函数 g1(x)、g2(x) D).将待测试样本集数据依次代入 g1(x)- g2(x),若 g1(x)- g2(x)>0,则判断其为第一类,反
之为第二类。 3、流程图
确定特征及先验概率
体重: clear all; load FEMALE.txt; load MALE.txt; fid=fopen('test2.txt','r'); test1=fscanf(fid,'%f %f %c',[3,inf]); test=test1';
fclose(fid); Fmean = mean(FEMALE); Mmean = mean(MALE); Fvar = std(FEMALE); Mvar = std(MALE); preM = 0.9; preF = 0.1; error=0; Nerror=0; figure; for i=1:300
Nerror = Nerror +1; end; else plot(test(i,1),test(i,2),'k*'); if (test(i,3)=='F')
Nerror = Nerror +1; end end hold on; end; title('身高体重不相关最小风险的 Bayes 决策'); ylabel('身高(cm)'),zlabel('体重(kg)'); error = Nerror/300*100; sprintf('%s %d %s %0.2f%s','分类错误个数:',Nerror,'分类错误率为:',error,'%')

SPSS统计分析实验指导

SPSS统计分析实验指导

>1000
图 1-4 变量值标签定义对话框
2 数据的输入
(1)直接从数据编辑窗口的输入数据:先将变量定义好后,变量名就会在每列的上面显示,可以看到 其格式如 Excel,其实输入及编辑方法也和 Excel 相当。请同学们自己练习。数据输入及编辑窗口如图 1-5 所示(见 Excel 表 1-2),是将表 1-2 所示数据建立成 SPSS 文件。
(二)信息的输入和输出 1 统计变量的定义
(1)变量:SPSS 中的变量与数学中的变量定义相同,即其值可变的量称为变量。SPSS 中变量的属性 主要有四个:变量名、变量类型、变量标签、变量长度。定义变量时至少要有变量名和变量类型。变量定义 窗口如图 1-2 所示。
图 1-2 变量定义窗口
(2)变量类型:SPSS 中有三种基本类型:Numeric(数值型),String(字符型),Date(日期型)。数 值型变量按不同要求可分为五种,再加上自定义型,所以可以定义的类型变量有八种。系统默认的变量类型 为标准数值型,长度为 8,小数占两位。变量类型对话框如 1-3 所示,每种变量的具体定义请参阅相关参考 资料。
2) 变量值标签(Value Labels) 变量值标签是对变量的取值所附加的进一步说明。对分类变量往往要定义其取值的标签。如对收入以 500 的间距进行分类,如表 1-1 定义变量的值标签:
表 1-1 变量值标签的定义实例
变量名
变量值
变量值标签
1
<=500
C
2
501-1000
3
定义变量值标签的对话框如图 1-4 所示
图 1-1 SPSS 11.5 for Windows 主环境
3 SPSS for Windows 功能介绍

Python与机器学习-- 身高与体重数据分析(分类器)I

Python与机器学习--  身高与体重数据分析(分类器)I
linewidths=1,cmap=plt.cm.Paired)
逻辑回归:三、数据可视化:分类
Car 情报局
xcord11 = []; xcord12 = []; ycord1 = []; xcord21 = []; xcord22 = []; ycord2 = []; n = len(Y)
for i in range(n): if int(Y.values[i]) == 1: xcord11.append(X.values[i,0]); xcord12.append(X.values[i,1]); ycord1.append(Y.values[i]); else: xcord21.append(X.values[i,0]); xcord22.append(X.values[i,1]); ycord2.append(Y.values[i]);
逻辑回归:三、数据可视化:观察
import matplotlib.pyplot as plt X = df[['Height', 'Weight']] Y = df[['Gender']]
Car 情报局
plt.figure() plt.scatter(df[['Height']],df[['Weight']],c=Y,s=80,edgecolors='black',
逻辑回归:三、数据可视化:分类
Car 情报局
plt.figure()
plt.scatter(xcord11, xcord12, c='red', s=80, edgecolors='black', linewidths=1, marker='s')

应用统计学上机

应用统计学上机

应⽤统计学上机⼯商管理学院《应⽤统计学》实验作业班级学号姓名上课教师2017年11⽉实验⼆建⽴数据⽂件1.建⽴⼀个数据⽂件记录试录⼊以下数据,并按要求进⾏变量定义。

数据:要求:将录⼊结果截图粘贴在作业题⽬答案处(变量视图和数据视图)。

(1)变量名同表格名,以“()”内的内容作为变量标签。

对性别(Sex)设值标签“男=0;⼥=1”。

(2)正确设定变量类型。

其中学号设为数值型;⽇期型统⼀⽤“mm/dd/yyyy“型号;⽣活费⽤货币型。

(3)变量值宽统⼀为10,⾝⾼与体重、⽣活费的⼩数位2,其余为0。

答案:1准备⼯作。

打开SPAA2选择变量视图,依次录⼊学号,姓名,性别等。

2.对⼤学⽣创业问题设计⼀份调查问卷。

要求格式正确,题⽬类型包括开放题、封闭题(单选、多选都有)、半封闭题三种类型,题⽬个数10-15个。

答案:3.⽤第2题得到的调查问卷进⾏模拟调查(10份),并将得到的结果录⼊到SPSS中,(1)将录⼊结果保存为xxx.sav⽂件,并将录⼊结果截图粘贴在作业题⽬答案处(变量视图和数据视图)。

答案:实验三数据的整理1. 某地区农科所为了研究该地区种植的两个⼩麦品种“中麦9号”、“豫展1号”产量的差异,从该地区的两个村庄各选5块⽥地,分别种植两个品种⼩麦,使⽤相同的⽥间管理,收获后,测得各个地块⽣产的⼩麦的千粒重(g)数据资料如表3-1所⽰。

表3-1 某地区⼩麦种植要求:量,并建⽴数据⽂件,完成分类汇总⼯作。

步骤:1.准备⼯作。

打开3-1⽂件,通过⽂件--打开,将⽂件放⼊打开窗⼝。

2.选择数据---分类汇总。

3.打开分类汇总窗⼝,将⼩麦品种放⼊分组变量对话框中,将千粒重放⼊变量摘要对话框中。

4.选择函数选项,在函数对话框中选择均值选项5.选择继续--确定,得出结果。

以此⽅式得出村对⼩麦千粒重的分类汇总。

2.某地20家企业的情况如表3-2所⽰。

表3-2 企业年产值与年⼯资总额要求:根据上述资料建⽴数据⽂件,并完成下列统计整理⼯作,并回答有关问题:(1)调⽤排序命令对企业按部门、年产值的主次顺序进⾏排序。

医学检验动物实验报告(3篇)

医学检验动物实验报告(3篇)

第1篇一、实验名称医学检验动物实验二、实验目的1. 掌握动物实验的基本操作技能。

2. 了解医学检验的基本原理和方法。

3. 通过实验,提高对医学检验相关知识的理解和应用能力。

三、实验原理医学检验是通过检测生物体中的生理、生化、遗传、免疫等指标,以判断机体是否存在疾病或潜在疾病的一种方法。

本实验以动物为模型,通过实验操作,了解医学检验的基本原理和方法。

四、实验材料1. 实验动物:昆明小鼠4只(2雌2雄)。

2. 仪器:灌胃器2个、注射器4个、酒精、棉球、生理盐水、小鼠固定器1个、大鼠固定器1个。

3. 试剂:生理盐水、抗生素、实验药物、实验指示剂等。

五、实验步骤1. 抓取和固定1.1 抓取:左手抓小鼠的尾根部。

1.2 固定:左手抓住小鼠的尾根部,让小鼠在粗糙平面上爬行,后拉尾跟部,右手的拇指和食指抓住小鼠两耳及其间的颈部皮肤,小指和无名指将尾巴固定在手掌面。

同样操作将大鼠抓取和固定。

2. 性别鉴定2.1 抓取和固定小鼠。

2.2 观察肛门与生殖器间的距离和二者之间的毛发。

雄性:距离长,毛发密;雌性:距离短,毛发稀疏。

同样鉴别方法,重复鉴别大鼠。

3. 给药3.1 灌胃法:按正确方法用左手抓取和固定小鼠,使腹部朝上,颈部拉直。

固定后,右手持接灌胃针的注射器吸取药液,将针头从口角插入口腔内,然后用灌胃针头压其头部,使口腔与食管成一直线,再将灌胃针头沿上腭壁轻轻进入,转动针头刺激动物吞咽,然后沿咽后壁慢慢插入食道。

当感觉有落空感时表明灌胃针可能进入胃内,向外抽动注射器活塞,感觉有负压,此时可将药液灌入。

用大鼠重复同样操作。

3.2 注射给药:皮下注射,用左手抓取和固定小鼠,右手持注射器吸取药液,从皮下注射入小鼠体内。

4. 实验操作4.1 生理指标检测:测量小鼠的体温、心率、呼吸频率等生理指标。

4.2 生化指标检测:采集小鼠血液,检测血糖、血脂、肝功能等生化指标。

4.3 遗传指标检测:提取小鼠DNA,进行基因检测。

4.4 免疫指标检测:检测小鼠的免疫细胞数量、免疫功能等指标。

数据挖掘实例实验报告(3篇)

数据挖掘实例实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来,数据挖掘技术逐渐成为各个行业的重要工具。

数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。

本实验旨在通过数据挖掘技术,对某个具体领域的数据进行挖掘,分析数据中的规律和趋势,为相关决策提供支持。

二、实验目标1. 熟悉数据挖掘的基本流程,包括数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练和模型评估等步骤。

2. 掌握常用的数据挖掘算法,如决策树、支持向量机、聚类、关联规则等。

3. 应用数据挖掘技术解决实际问题,提高数据分析和处理能力。

4. 实验结束后,提交一份完整的实验报告,包括实验过程、结果分析及总结。

三、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:Python3. 数据挖掘库:pandas、numpy、scikit-learn、matplotlib四、实验数据本实验选取了某电商平台用户购买行为数据作为实验数据。

数据包括用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业等。

五、实验步骤1. 数据预处理(1)数据清洗:剔除缺失值、异常值等无效数据。

(2)数据转换:将分类变量转换为数值变量,如年龄、性别等。

(3)数据归一化:将不同特征的范围统一到相同的尺度,便于模型训练。

2. 特征选择(1)相关性分析:计算特征之间的相关系数,剔除冗余特征。

(2)信息增益:根据特征的信息增益选择特征。

3. 模型选择(1)决策树:采用CART决策树算法。

(2)支持向量机:采用线性核函数。

(3)聚类:采用K-Means算法。

(4)关联规则:采用Apriori算法。

4. 模型训练使用训练集对各个模型进行训练。

5. 模型评估使用测试集对各个模型进行评估,比较不同模型的性能。

六、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗,剔除缺失值和异常值后,剩余数据量为10000条。

2. 特征选择通过相关性分析和信息增益,选取以下特征:用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业。

第1单元 第3课《班级BMI数据测试--数据的收集与处理》教案【清华大学版2024】《信息科技》四上

第1单元 第3课《班级BMI数据测试--数据的收集与处理》教案【清华大学版2024】《信息科技》四上

思考:你知道全班同学的营养状况如何吗?如果想要收集他们的身体发育水平数据,你会采用什么方法呢?①问卷调查:收集饮食习惯和运动频率。

②身高体重测量:计算BMI评估营养状态。

③数据分析:识别整体和个体的发育趋势。

④隐私保护:确保数据安全,尊重学生隐私。

2.播放视频。

所示。

观察法是最直接的收集数据的方法,应用非常广泛,有时候会和调查法结合使用,以提高所收集信息的可靠性。

比如,想要知道学校门口每天早上的人流量,就可以使用观察法,还可以通过询问校门口的保安来获取数据。

调查法调查法是一种常见的数据收集方法,主要分为普查和抽样调查两大类。

普查就是为了某一特定目的而对所有考察对象进行的全面调查。

比如人口普查,就是对全国人民的人口、民族、年龄、性别等进行数据统计。

抽样调查是一种非全面调查,它是从全部研究对象中,抽选一部分进行调查,并根据调查的数据对全部研究对象做出估计和推断的一种调查方法。

比如在对学生餐饮满意度进行调查时,就只需要随机选取一部分学生进行调查询问即可,如图 1.3.2所示。

实验法实验法就是通过实验过程获取信息或结论,它需要在特定的实验场所、特殊的状态下,对调查对象进行实验。

例如,在实验室做化学实验时,我们可以通过实验结果得出结论,并记录相关的数据如图 1.3.3 所示。

网络信息收集法网络信息是指通过计算机网络发布、传递和存储的各种信息。

在互联网上输入信息的关键字,可以搜到所有相关联的内容。

这个数据收集的过程本来就具有筛选性和分析性,也就是说,网络收集所得到的数据,可能更接近我们想要的结果。

但是在使用网络信息收集法获取数据(见图1.3.4)时,我们仍然需要过滤和辨别信息,因为互联网的数据繁杂并且真假难辨。

课堂活动说一说,收集全班同学的体重和身高数据应该使用哪种方法?收集全班同学的体重和身高数据,应采用直接测量法,使用精确的体重秤和身高尺,在固定时间由专人操作测量,确保数据的准确性和一致性,同时记录和管理数据时需注意保护学生隐私,安全存储信息。

学生体检分析报告模板

学生体检分析报告模板

学生体检分析报告模板一、个人基本信息姓名:[学生姓名]性别:[学生性别]年龄:[学生年龄]学校:[学生所在学校]年级:[学生所在年级]二、体检指标分析1. 身高学生的身高为[身高数据]cm,根据年龄和性别的平均身高标准进行评估,学生的身高为[正常/较高/较低]。

2. 体重学生的体重为[体重数据]kg,根据年龄和性别的平均体重标准进行评估,学生的体重为[正常/超重/偏轻]。

3. 视力学生的右眼视力为[右眼视力数据],左眼视力为[左眼视力数据]。

根据视力表进行评估,学生的视力为[正常/近视/远视]。

4. 牙齿学生的口腔健康状况良好,没有牙齿蛀牙或其他异常情况。

建议学生继续保持良好的口腔卫生习惯,定期进行口腔检查和洗牙。

5. 心肺功能学生的心肺功能正常,能够完成正常的体力活动,没有明显的异常表现。

建议学生进行适当的体育锻炼,加强心肺功能的训练。

6. 骨密度学生的骨密度正常,符合年龄和性别的标准。

建议学生继续保持良好的饮食结构,摄入足够的钙质,促进骨骼的健康发育。

三、体检建议1. 饮食建议学生应保持均衡的饮食,合理搭配蛋白质、碳水化合物、脂肪等营养物质的摄入。

合理摄入维生素和无机盐,保持身体的营养平衡。

2. 运动建议学生应每天进行适量的体育锻炼,增强体质和心肺功能。

建议选择自己喜欢的运动项目,如游泳、篮球、羽毛球等,保持良好的运动习惯。

3. 眼保健操建议学生每天可以进行眼保健操,减轻长时间用眼对眼睛的疲劳。

眼保健操的具体动作可在以下网站查询:[网站链接]。

4. 心理建议作为学生,学业压力和考试压力可能会给学生带来一定的压力和焦虑。

建议学生学会放松自己,调整心态,与他人进行交流,并寻求适当的心理辅导。

四、总结根据学生的体检指标分析,学生身体健康状况良好,没有明显的异常情况。

建议学生继续保持良好的生活习惯,加强锻炼,保持营养均衡,提高心理素质,从综合考虑提高身体素质和学习能力。

以上是对学生体检分析的报告模板,根据学生的具体情况和数据变化,可进一步完善和调整分析报告的内容。

人体成分分析实验报告

人体成分分析实验报告

人体成分分析实验报告引言人体成分分析是一种通过测量人体组织的成分来评估身体健康状况的方法。

人体成分分析可以帮助我们了解人体内部脂肪、肌肉、骨骼和水分的比例,并根据这些数据制定针对个体的健身和营养计划。

本实验旨在使用非侵入性的方法对人体进行成分分析,评估参与者的身体健康状况。

实验步骤步骤一:收集参与者信息在开始实验之前,我们收集了参与者的个人信息,如年龄、性别、身高、体重等。

这些信息对于后续的分析非常重要,因为不同年龄和性别的人体成分存在差异。

步骤二:测量身高和体重为了准确评估人体成分,我们首先测量参与者的身高和体重。

身高可以用于计算身体质量指数(BMI),而体重则是计算人体脂肪和非脂肪组织的重要指标。

步骤三:测量体脂率体脂率是指身体脂肪组织在人体总体重中的比例。

为了测量体脂率,我们使用了一种称为电阻抗测量的方法。

参与者将手握住带有电极的仪器,仪器会通过微弱电流测量人体对电流的阻抗。

根据电流通过人体的阻力可以估计体脂率。

步骤四:测量肌肉质量肌肉质量是指人体非脂肪组织中的肌肉比例。

我们使用了相同的电阻抗测量方法来估计肌肉质量。

通过测量电流通过人体的阻力,我们可以计算出人体的肌肉质量。

步骤五:测量骨骼质量骨骼质量是指人体骨骼组织的质量。

为了测量骨骼质量,我们使用了一种称为双能X射线吸收法(DEXA)的方法。

这种方法通过测量X射线在人体组织中的吸收程度来估计骨骼质量。

步骤六:分析结果根据收集到的数据,我们进行了人体成分分析。

我们计算了参与者的体脂率、肌肉质量和骨骼质量,并与常见的健康标准进行对比。

通过分析结果,我们可以了解参与者的身体健康状况,并根据需要制定相应的健身和营养计划。

结果与讨论根据实验数据,我们得出了参与者的体脂率、肌肉质量和骨骼质量。

通过与常见的健康标准进行对比,我们可以判断参与者的身体健康状况。

在分析结果中,我们还发现了一些有趣的趋势。

例如,女性参与者的平均体脂率要高于男性参与者,这可能与女性的生理结构有关。

统计学资料类型

统计学资料类型

年龄 27 22 25 23 25 27 20 24 29
身高 165 160 158 161 159 157 158 158 154
体重 71.5 74.0 68.0 69.0 62.0 68.0 66.0 70.5 57.0
住院天数 5 5 6 5 11 2 4 3 7
职业 无 无
管理员 无
商业 无 无 无
分类变量:表现为互不相容的类别或属性,也 称为定性变量。 分类变量分为无序和有序两类:
2019年12月12日
无序分类变量:指所分类别或属性之间无程度 和顺序的差别。按照所分类别或属性的数量, 还可以细分为:
• 二分类变量,如男、女,中医的虚、实,阴、阳等; • 多分类变量(名义变量),如中医的六气,风、寒
(1)(2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)
(9)
1男
61 上 低分化 Ⅰ 阳性
52
14
2女
58 中 高分化 Ⅱ 阴性
89
20
3女
63 上 高分化 Ⅳ 阴性
93
19
4女
71 下 中分化 Ⅱ 阳性
78
5
5男
59 上 高分化 Ⅲ 阴性
85
35
…… … … … … …


2019年12月12日
2019年12月12日
变量类型的判断
病历号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
年龄 35 44 26 25 41 45 50 28 31
性别 女 男 男 女 男 女 女 男 男
身高cm 165 174 180 161 171 158 160 176 162
血型 A B O AB A B O AB O

用身高和体重数据进行分类实验

用身高和体重数据进行分类实验

用身高和体重数据进行性别分类的实验报告一、基本要求:1.用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为训练样本集,建立Bayes分类器,用测试样本数据对该分类器进行测试。

调整特征、分类器等方面的一些因素,考察它们对分类器性能的影响,从而加深对所学内容的理解和感性认识。

二、具体做法:(1)应用单个特征进行实验:以(a)身高或者(b)体重数据作为特征,在正态分布假设下利用最大似然法或者贝叶斯估计法估计分布密度参数,建立最小错误率Bayes分类器,写出得到的决策规则,将该分类器应用到测试样本,考察测试错误情况。

在分类器设计时可以考察采用不同先验概率(如0.5对0.5, 0.75对0.25, 0.9对0.1等)进行实验,考察对决策规则和错误率的影响。

(2)应用两个特征进行实验:同时采用身高和体重数据作为特征,分别假设二者相关或不相关,在正态分布假设下估计概率密度,建立最小错误率Bayes分类器,写出得到的决策规则,将该分类器应用到训练/测试样本,考察训练/测试错误情况。

比较相关假设和不相关假设下结果的差异。

在分类器设计时可以考察采用不同先验概率(如0.5 vs. 0.5, 0.75 vs. 0.25, 0.9 vs. 0.1等)进行实验,考察对决策和错误率的影响。

(3)自行给出一个决策表,采用最小风险的Bayes决策重复上面的某个或全部实验。

三、原理简述及程序框图最小错误率Bayes分类器(1)基于身高第一步求出训练样本的方差和期望第二步利用单变量正态分布公式算出条件概率第三步将前两步的值带入贝叶斯公式第四步若pF>=pM,则判断其为第一类,反之,第二类(2-1) 假设身高与体重不相关令协方差矩阵次对角元素为零判别函数可简化为其中,具体算法步骤如下:第一步将训练样本集数据转为矩阵FA,MA。

第二步分别对FA,MA求取协方差,令协方差矩阵次对角元素为零,平均值并输入先验概率第三步将第二步所得数值代入判别函数表达式得。

体重指数与中医体质类型的对应分析

体重指数与中医体质类型的对应分析

体重指数与中医体质类型的对应分析一、内容概要随着人们生活水平的提高,越来越多的人开始关注自己的身体健康。

体重指数(BMI)作为衡量一个人是否健康的重要指标,受到了广泛关注。

然而你知道吗?BMI并不能完全反映一个人的体质状况。

中医体质理论认为,每个人的体质都有其独特之处,因此需要根据体质来调整生活方式和饮食习惯。

那么如何根据中医体质类型来判断一个人的体重状况呢?本文将对体重指数与中医体质类型的对应关系进行分析,帮助大家更好地了解自己的身体状况,从而采取更有效的健康管理措施。

A. 体重指数的定义和意义咱们先来聊聊体重这个家伙,它可是我们身体健康的一个重要指标。

有个朋友叫体重指数(BMI),它是根据我们的身高和体重计算出来的一个数字,用来衡量我们是不是偏胖或者偏瘦。

BMI的计算公式很简单,就是我们的体重(公斤)除以身高(米)的平方。

比如说一个身高米,体重70公斤的人,他的BMI就是70)。

BMI的意义可大了去了,它可以帮助我们了解自己的身体状况,预防肥胖、心血管疾病等健康问题。

一般来说BMI在之间属于正常范围,超过24就被认为是超重,超过28就是肥胖了。

当然这只是一个大致的参考,每个人的身体状况和需求都不一样,所以不能完全依赖BMI来判断。

体重是我们生活中不可忽视的一个因素,关注我们的体重,关注BMI,让我们的身体更健康,生活更美好!B. 中医体质类型的概述中医体质类型是指人体在先天遗传和后天环境因素作用下,形成的一种稳定的生理、心理特征。

它主要体现在身体的机能活动、脏腑功能、情志变化等方面。

简单来说就是我们每个人独特的身体状态和性格特点,中医体质类型的划分主要是根据人体的阴阳平衡、五行相生相克等理论来进行的,包括平和质、气虚质、阳虚质、阴虚质、痰湿质、湿热质、血瘀质和气郁质等八种类型。

C. 本研究的目的和意义本研究的目的和意义非常明确,就是探讨体重指数(BMI)与中医体质类型之间的关系。

我们知道体重是衡量一个人健康状况的重要指标之一,而BMI又是体重与身高之间关系的量化表示。

模式识别实验一报告

模式识别实验一报告

用身高体重数据进行性别分类实验一一.题目要求:1.用dataset1.txt 作为训练样本,用dataset2.txt 作为测试样本,采用身高和体重数据为特征,在正态分布假设下估计概率密度(只用训练样本),建立最小错误率贝叶斯分类器,写出所用的密度估计方法和得到的决策规则,将该分类器分别应用到训练集和测试集,考察训练错误率和测试错误率。

将分类器应用到dataset3 上,考察测试错误率的情况。

(在分类器设计时可以尝试采用不同先验概率,考查对决策和错误率的影响。

)2.自行给出一个决策表,采用最小风险贝叶斯决策重复上面的实验。

二.数据文件:1.dataset1.txt----- 328 个同学的身高、体重、性别数据(78 个女生、250 个男生)(datasetf1:女生、datasetm1:男生)2.dataset2.txt -----124 个同学的数据(40 女、84 男)3.dataset3.txt----- 90 个同学的数据(16 女,74 男)三.题目分析:要估计正态分布下的概率密度函数,假设身高随机变量为X,体重随机变量为Y,二维随机变量(X,Y)的联合概率密度函数是:p x,y=1122⁡{−121−ρ2[x−μ12ς12−2ρx−μ1y−μ2ς1ς2+(y−μ2)2ς22]}其中−∞<x,y<+∞;−∞<μ1,μ2<+∞;ς1,ς2>0;−1≤ρ≤1.并其μ1,μ2分别是X与Y的均值,ς12,ς22,分别是X与Y的方差,ρ是X与Y的相关系数。

运用最大似然估计求取概率密度函数,设样本集中包含N个样本,即X={x1,x2,…x N},其中x k是列向量。

根据教材中公式,令μ=(μ1,μ2)T,则μ=1 Nx kNk=1;协方差矩阵=ς12ρς1ς2ρς1ς2ς22,那么=1N(x kNk=1−μ)(x k−μ)T。

采用最小错误率贝叶斯分类器,设一个身高体重二维向量为x,女生类为ω1,男生类为ω2,决策规则如下:x∈ω1,当Pω1x)>P(ω2|x)ω2,当Pω2x)>P(ω1|x)。

身高遗传占比研究报告范文

身高遗传占比研究报告范文

身高遗传占比探究报告范文
近年来,人们对身高遗传占比的探究日益深度。

身高作为一个人的重要特征,一直备受关注。

那么,我们到底有多少身高是由基因决定的呢?本探究将对身高遗传占比进行深度探讨。

探究对象为1000名年龄在20至30岁之间的成年人,其中男性500人,女性500人。

通过对他们的身高数据进行统计分析,探究人员得出了以下结论。

起首,探究发现身高的遗传占比较高,达到了70%。

这意味着70%的身高差别可以归因于基因的影响。

这一结论与以往的探究相符合,证明了基因在身高决定中的重要性。

其次,环境因素也对身高产生了一定的影响。

探究人员发现,适当的营养摄入、良好的生活习惯和健康的生活环境可以增进身高的增长。

相比之下,营养不良、生活不规律和不良的生活环境则可能导致身高的发育不良。

此外,探究还发现,男性的身高普遍高于女性。

这与生物学上的性别差别有关,男性激素的分泌使得男性在发育期间有更多的机缘增长身高。

然而,尽管基因对身高的影响较大,环境因素也起到了一定的作用,但探究人员强调,身高并不仅仅取决于遗传和环境因素,还受到其他因素的影响,如健康状况、生活方式等。

因此,不能
完全把身高归结为遗传和环境因素的简易叠加,而是需要综合深思多个因素的综合影响。

综上所述,本探究对身高遗传占比进行了深度探究,并得出了基因对身高的影响占比达到70%的结论。

此外,环境因素和性别差别也对身高产生了一定的影响。

然而,身高的决定因素并不仅限于基因和环境,还受到其他因素的综合影响。

这一探究结果对于我们更好地理解身高的形成机制和增进身高发育具有重要意义。

用身高和体重数据进行性别分类的实验报告

用身高和体重数据进行性别分类的实验报告

用身高和体重数据进行性别分类的实验报告实验目的:本实验旨在通过身高和体重数据,利用机器学习算法对个体的性别进行分类。

实验步骤:1. 数据收集:收集了一组个体的身高和体重数据,包括男性和女性样本。

在收集数据时,确保样本的性别信息是准确的。

2. 数据预处理:对收集到的数据进行预处理工作,包括数据清洗、缺失值处理和异常值处理等。

确保数据的准确性和完整性。

3. 特征提取:从身高和体重数据中提取特征,作为输入特征向量。

可以使用常见的特征提取方法,如BMI指数等。

4. 数据划分:将数据集划分为训练集和测试集,一般采用70%的数据作为训练集,30%的数据作为测试集。

5. 模型选择:选择合适的机器学习算法进行性别分类。

常见的算法包括逻辑回归、支持向量机、决策树等。

6. 模型训练:使用训练集对选定的机器学习算法进行训练,并调整模型的参数。

7. 模型评估:使用测试集对训练好的模型进行评估,计算分类准确率、精确率、召回率等指标,评估模型的性能。

8. 结果分析:分析实验结果,对模型的性能进行评估和比较,得出结论。

实验结果:根据实验数据和模型训练结果,得出以下结论:1. 使用身高和体重数据可以较好地对个体的性别进行分类,模型的分类准确率达到了XX%。

2. 在本实验中,选择了逻辑回归算法进行性别分类,其性能表现良好。

3. 身高和体重这两个特征对性别分类有较好的区分能力,可以作为性别分类的重要特征。

实验总结:通过本实验,我们验证了使用身高和体重数据进行性别分类的可行性。

在实验过程中,我们收集了一组身高和体重数据,并进行了数据预处理、特征提取、模型训练和评估等步骤。

实验结果表明,使用逻辑回归算法可以较好地对个体的性别进行分类。

这个实验为进一步研究个体性别分类提供了一种方法和思路。

分类汇总实验报告

分类汇总实验报告

一、实验目的1. 熟悉Excel中分类汇总功能的操作方法。

2. 学会使用分类汇总对数据进行多级排序和筛选。

3. 掌握如何利用分类汇总功能进行数据分析和处理。

二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 软件环境:Microsoft Excel 2016三、实验内容1. 数据准备在Excel中创建一个数据表格,包含以下列:姓名、性别、年龄、分数、班级。

2. 分类汇总(1)按性别进行分类汇总① 选择数据表格中的任意单元格。

② 点击“数据”选项卡,在“排序与筛选”组中,选择“分类汇总”。

③ 在弹出的“分类汇总”对话框中,设置“分类字段”为“性别”,“汇总方式”为“计数”,“选定汇总项”为“姓名”。

④ 点击“确定”按钮,完成按性别分类汇总。

(2)按年龄进行分类汇总① 在“分类汇总”对话框中,将“分类字段”改为“年龄”,“汇总方式”改为“求和”,“选定汇总项”改为“分数”。

② 点击“确定”按钮,完成按年龄分类汇总。

(3)多级排序与筛选① 在“分类汇总”对话框中,点击“选项”按钮。

② 在弹出的“分类汇总选项”对话框中,勾选“替换当前分类汇总”、“汇总结果显示在数据下方”和“每组数据分页”。

③ 设置“排序依据”为“年龄”,选择“升序”。

④ 点击“确定”按钮,完成多级排序与筛选。

(4)筛选特定条件的数据① 在“分类汇总”对话框中,点击“选项”按钮。

② 在弹出的“分类汇总选项”对话框中,勾选“汇总结果显示在数据下方”。

③ 点击“确定”按钮,返回“分类汇总”对话框。

④ 点击“确定”按钮,完成筛选特定条件的数据。

四、实验结果与分析1. 按性别分类汇总结果显示,男生和女生的人数分别为10人和8人。

2. 按年龄分类汇总结果显示,18岁以下的学生共有12人,18-20岁的学生共有18人,20-22岁的学生共有10人。

3. 多级排序与筛选结果显示,年龄为18-20岁的学生中,分数最高的是张三,分数为95分。

4. 筛选特定条件的数据结果显示,年龄为18-20岁的学生中,分数在90分以上的有6人。

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用身高和体重数据进行性别分类的实验报告
一:基本要求
1、利用K-L 变换进行特征提取。

2、在正态分布假设下估计概率密度,建立最小错误率Bayes 分类器。

3、试验直接设计线性分类器的方法,与基于概率密度估计的贝叶斯分类器进行比较。

二、实验数据
训练样本:FAMALE.TXT (50个女同学的身高与体重数据) MALE.TXT (50个男同学的身高与体重数据)
测试样本:Text1.TXT (35个同学的身高与体重数据,其中20个男同学,15个女同学) Text2.TXT (300个同学的身高与体重数据,其中250个男同学,50个女同学)
三、具体做法
1、不考虑类别信息对整个样本集进行K-L 变换(即PCA ),并将计算出的新特征方向表示在二维平面上,考察投影到特征值最大的方向后男女样本的分布情况并用该主成分进行分类。

2、利用类平均向量提取判别信息,选取最好的投影方向,考察投影后样本的分布情况并用该投影方向进行分类。

3、采用身高和体重数据作为特征,在正态分布假设下估计概率密度,建立最小错误率Bayes 分类器,写出得到的决策规则,将该分类器应用到训练/测试样本,考察训练/测试错误情况。

在分类器设计时可以考察采用不同先验概率(如0.5 vs. 0.5, 0.75 vs. 0.25, 0.9 vs. 0.1等)进行实验,考察对决策和错误率的影响。

4、用Fisher 线性判别方法求分类器,将该分类器应用到训练和测试样本,考察训练和测试错误情况。

将训练样本和求得的决策边界画到图上,同时把以往用Bayes 方法求得的分类器也画到图上,比较结果的异同。

四、原理简述及程序框图
1.不考虑类别信息对整个样本集进行K-L 变换
(1)读入female.txt 和male.txt 两组数据,组成一个样本集。

计算样本均值向量u E x ⎡⎤⎣⎦
=和协方差()()T
x u x u c E ⎡⎤--⎣⎦
= (2)计算协方差阵特征值和特征向量 (3)选取特征值最大的特征向量作为投影方向 (4)选取阈值进行判断
计算样本均值向量和协方差
协方差阵特征值和特征向量
选取特征值最大的特征向量作为投影方向
选取阈值进行判断
2.利用类平均向量提取判别信息来进行K-L 变换
(1)读入female.txt 和male.txt 两组数据,组成一个样本集。

分别计算样本均值向量i u E x ⎡⎤⎣⎦= 和协方差()()T i x u x u c E ⎡⎤--⎣⎦
= ,及总均值向量 ()
122u u u +=
(2)计算类间离散度矩阵Sb ( ()()()2
1
T
b i
i
i i S p u
u u u ω==
--∑)与类内离散度矩阵Sw
( 2
1
w i i
i S P ==
∑∑

(3)用 ()
T j b j
j j
u S u J X λ=
比较分类性能,选取最佳投影方向
(4)选取阈值进行判断
分别计算样本均值向量和协方差,以及总
的均值
协计算类内离散度与类间离散度矩阵
选取最佳投影方向
选取阈值进行判断
3.正态分布的监督参数估计:
对于多元正态分布,其最大似然估计的结果为:
1
1ˆN
K K X n μ
==∑ ()()11ˆˆˆN
T
K K K X X N
μ
μ=∑
=--∑
最小错误率Bayes 分类器
判别函数为()0T T i i i i g x x W x w x w =++
其中 11
2i i W -=-∑,1i i w μ-=∑
()1
01122i T i i
i i w u u In InP ω-=-∑-∑+ 具体算法步骤如下:
第一步将训练样本集数据转为矩阵FA ,MA 。

第二步分别对FA ,MA 求取协方差12,∑∑,平均值12,μμ并输入先验概率
()()12,P P ωω
第三步将第二步所得数值代入判别函数表达式得()()12,g x g x 。

第四步将待测样本集数据转为矩阵T ,将T 中数值依次代()()
12g x g x -
,若
()()120
g x g x ->,则判断其为第一类,反之,第二类。

流程图如下:
4.Fisher 线性判别方法求分类器 首先求各类样本均值向量,及2,1,1
==∑∈
i x N m i
x i
i ω
,然后求各个样本的类内离散度矩阵,及()()2,1,=--=
∑∈i m x m x s T
i
w x i i i
,再求出样本的总类内离散度,及()()2211s p s p s ωωω+=,根据公式()211
m m s -=-*ω
ω求出把二维X 空
间投影到一维Y 空间的最好的投影方向。

再求出一维Y 空间中各类样本均值
2,1,1
'==
∑∈i y N m i
y i
i ω,其中
x y **
=ω,本次实验的分界阈值我们用如下方法得到:2
122110'
'N N m N m N y ++=
,最后,将测试样本中的值代入,求出y ,并将其
与y0来进行比较来分类。

流程图如下:
五、实验结果及分析总结
1.不考虑类别信息对整个样本集进行K-L变换
实验中不考虑类别信息,用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为本次实验使用的样本集,建立基于K-L变换的分类器,记录错误率。

特征向量为(0.6269,0.7719)
男判为女:10 错误率10%
女判为男:4 错误率4%
2.利用类均值向量的特征提取实验结果
实验中考虑类别信息,用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为本次实验使用的样本集,设定男女先验概率分别为0.75和0.25,建立基于K-L变换的分类器,记录分类错误率。

特征向量为(0.6153,0.7883)
男判为女:10 错误率10%
女判为男:3 错误率3%
分析:不考虑类别信息的基于K-L 变换的特征提取再分类与Fisher 分类器效果
差不多(Fisher 线性判别方法 男判为女8个 女判为男4个),不过在本次实验中,Fisher 判别更胜一筹。

考虑类别信息时,分类效果会受到先验概率的影响。

3.最小错误率贝叶斯决策
根据最大似然估计出的男生身高体重均值为173.9200 65.5020
协方差矩阵为∑∧
⎥⎦⎤⎢⎣⎡8982.590582.230582.237536.20
女生身高体重均值为 162.8400 52.5960
协方差矩阵为 ∑∧
⎥⎦
⎤⎢⎣⎡1288.315254.155254.159344.43
由表可知:
对于测试样本,当男女先验概率为0.5vs0.5时,测试样本1判别错误率最小; 对于测试样本,当男女先验概率为为0.25vs0.75时,测试样本2判别错误率最小;
故可推测用最小错误率Bayes决策,当女生先验概率等于待测样本中女生样本占待测样本的概率时,错误率最小,且越远离此概率,错误率越大。

4.用Fisher线性判别方法求分类器,将分类器应用到训练和测试样本上,比较其错误率。

将训练样本和求得的决策边界与先验概率为0.5,0.5的贝叶斯分类器画到图上:
从图中我们可以直观的比较出对训练样本Fisher判别比最大似然Bayes判别效果更好。

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