模式识别总复习题

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。

模式识别试题及总结

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。

总复习题1 简答题1、什么是模式与模式识别？2、一个典型的模式识别系统主要由哪几个部分组成？3、什么是后验概率？4、确定线性分类器的主要步骤？5、样本集推断总体概率分布的方法？6、近邻法的基本思想是什么？7、什么是K近邻法？1 简答题8、监督学习与非监督学习的区别？9、什么是误差平方和准则？10、分级聚类算法的2种基本途径是什么？11、特征抽取与特征选择的区别？12、什么是最优搜索算法？13、统计学习理论的核心问题？14、什么是支持向量机？2 问答题1、描述贝叶斯公式及其主要作用。

2、利用最大似然估计方法对单变量正态分布函数来估计其均值μ和方差σ2。

3 、请详细写出感知器训练算法步骤。

4 、请详细写出Fisher 算法实现步骤。

5 、什么是两分剪辑近邻法与压缩近邻法。

2 问答题6、请详细介绍初始聚类中心的选择方法。

7、请描述K均值聚类算法。

8、什么是离散K-L变换以及离散有限K-L展开。

9、必考：针对某个识别对象设计自己的模式识别系统，并叙述各步骤主要工作。

3 计算题1、在图像识别中，假定有灌木和坦克2种类型，它们的先验概率分别是0.7和0.3，损失函数如下表所示。

其中，类型w1和w2分别表示灌木和坦克，判决a1=w1，a2=w2。

现在做了2次实验，获得2个样本的类概率密度如下：3 计算题2、已知两类的训练样本：w1(0,0)T,(0,2)T;w2(2,0)T,(2,2)T，试用H-K 算法进行分类器训练，求解向量w*。

3、已知欧氏二维空间中两类9 个训练样本w1:(-1,0)T,(-2,0)T,(-2,1)T,(-2,-1)Tw2:(1,1)T,(2,0)T,(1,-1)T,(2,1)T,(2,2)T试分别用最近邻法和K 近邻法求测试样本(0,0)T的分类，取K=5，7。

3 计算题4、已知两类的数据：w1:(1,0),(2,0),(1,1)W2:(-1,0),(0,1),(-1,1)试求该组数据的类内与类间散布矩阵。

中科院-模式识别考题总结(详细答案)

1.简述模式的概念及其直观特性，模式识别的分类，有哪几种方法。

（6’）答（1）：什么是模式？广义地说，存在于时间和空间中可观察的物体，如果我们可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。

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。

模式的直观特性：可观察性；可区分性；相似性。

答（2）：模式识别的分类：假说的两种获得方法（模式识别进行学习的两种方法）：●监督学习、概念驱动或归纳假说；●非监督学习、数据驱动或演绎假说。

模式分类的主要方法：●数据聚类：用某种相似性度量的方法将原始数据组织成有意义的和有用的各种数据集。

是一种非监督学习的方法，解决方案是数据驱动的。

●统计分类：基于概率统计模型得到各类别的特征向量的分布，以取得分类的方法。

特征向量分布的获得是基于一个类别已知的训练样本集。

是一种监督分类的方法，分类器是概念驱动的。

●结构模式识别：该方法通过考虑识别对象的各部分之间的联系来达到识别分类的目的。

（句法模式识别）●神经网络：由一系列互相联系的、相同的单元（神经元）组成。

相互间的联系可以在不同的神经元之间传递增强或抑制信号。

增强或抑制是通过调整神经元相互间联系的权重系数来（weight）实现。

神经网络可以实现监督和非监督学习条件下的分类。

2.什么是神经网络？有什么主要特点？选择神经网络模式应该考虑什么因素？（8’）答（1）：所谓人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统（计算机）。

由于我们建立的信息处理系统实际上是模仿生理神经网络，因此称它为人工神经网络。

这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

人工神经网络的两种操作过程：训练学习、正常操作（回忆操作）。

答（2）：人工神经网络的特点：●固有的并行结构和并行处理；●知识的分布存储；●有较强的容错性；●有一定的自适应性；人工神经网络的局限性：●人工神经网络不适于高精度的计算；●人工神经网络不适于做类似顺序计数的工作；●人工神经网络的学习和训练往往是一个艰难的过程；●人工神经网络必须克服时间域顺序处理方面的困难；●硬件限制；●正确的训练数据的收集。

(完整word版)模式识别试题及总结

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。

人工智能模式识别技术练习(习题卷1)

人工智能模式识别技术练习(习题卷1)第1部分：单项选择题，共45题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]可视化技术中的平行坐标又称为（）A)散点图B)脸谱图C)树形图D)轮廓图答案:D解析:2.[单选题]描述事物的基本元素，称为（）A)事元B)物元C)关系元D)信息元答案:B解析:3.[单选题]下面不属于层次聚类法的是（）A)类平均法B)最短距离法C)K均值法D)方差平方和法答案:C解析:4.[单选题]核函数方法是一系列先进( )数据处理技术的总称。

A)离散B)连续C)线性D)非线性答案:D解析:5.[单选题]下面哪个网络模型是最典型的反馈网络模型？( )A)BP神经网络B)RBF神经网络C)CPN网络D)Hopfield网络答案:D解析:6.[单选题]粗糙集所处理的数据必须是（）的。

答案:B解析:7.[单选题]模糊聚类分析是通过（）来实现的。

A)模糊相似关系B)模糊等价关系C)模糊对称关系D)模糊传递关系答案:B解析:8.[单选题]模糊系统是建立在（）基础上的。

A)程序语言B)自然语言C)汇编语言D)机器语言答案:B解析:9.[单选题]在模式识别中，被观察的每个对象称为( )A)特征B)因素C)样本D)元素答案:C解析:10.[单选题]群体智能算法提供了无组织学习、自组织学习等进化学习机制，这种体现了群体智能算法的（）A)通用性B)自调节性C)智能性D)自适应性答案:C解析:11.[单选题]下面不属于遗传算法中算法规则的主要算子的是（）A)选择B)交叉C)适应D)变异答案:C解析:12.[单选题]下面不属于蚁群算法优点的是（）。

A)高并行性B)可扩充性C)不易陷入局部最优13.[单选题]只是知道系统的一些信息，而没有完全了解该系统，这种称为（）A)白箱系统B)灰箱系统C)黑箱系统D)红箱系统答案:B解析:14.[单选题]模式分类是一种______方法，模式聚类是一种_______方法。

模式识别复习题

1、模式识别系统的基本构成单元，并对各单元简要解释•数据获取：用计算机可以运算的符号来表示所研究的对象–二维图像：文字、指纹、地图、照片等–一维波形：脑电图、心电图、季节震动波形等–物理参量和逻辑值：体温、化验数据、参量正常与否的描述•预处理单元：去噪声，提取有用信息，并对输入测量仪器或其它因素所造成的退化现象进行复原•特征提取和选择：对原始数据进行变换，得到最能反映分类本质的特征–测量空间：原始数据组成的空间–特征空间：分类识别赖以进行的空间–模式表示：维数较高的测量空间->维数较低的特征空间•分类决策：在特征空间中用模式识别方法把被识别对象归为某一类别–基本做法：在样本训练集基础上确定某个判决规则，使得按这种规则对被识别对象进行分类所造成的错误识别率最小或引起的损失最小2、写出K-均值聚类算法的基本步骤, 例子见布置的作业题.算法：第一步：选K 个初始聚类中心，z 1(1)，z 2(1)，…，z K (1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。

聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K 个模式样本的向量值作为初始聚类中心。

第二步：逐个将需分类的模式样本{x}按最小距离准则分配给K 个聚类中心中的某一个z j (1)。

假设i=j 时，}K ,2,1i ,)k (z x min{)k (D i j =-=，则)k (S x j ∈，其中k 为迭代运算的次序号，第一次迭代k=1，S j 表示第j 个聚类，其聚类中心为z j 。

第三步：计算各个聚类中心的新的向量值，z j (k+1)，j=1,2,…,K求各聚类域中所包含样本的均值向量：其中N j 为第j 个聚类域S j 中所包含的样本个数。

以均值向量作为新的聚类中心，可使如下聚类准则函数最小：在这一步中要分别计算K 个聚类中的样本均值向量，所以称之为K-均值算法。

第四步：若)k (z )1k (z j j ≠+，j=1,2,…,K ，则返回第二步，将模式样本逐个重新分类，重复迭代运算；若)k (z )1k (z j j =+，j=1,2,…,K ，则算法收敛，计算结束。

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。

模式识别练习题及答案.docx

1=填空题1、模式识别系统的基本构成单元包括：模式采集、特征选择与提取和模式分类。

2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特征矢量;句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。

3、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。

4、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。

5、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。

6、在统计模式分类问题中，聂曼-皮尔逊判决准则主要用于某一种判决错误较另一种判决错误更为重愛情况；最小最大判别准则主要用于先验概率未知的情况。

7、“特征个数越多越有利于分类”这种说法正确吗？错误。

特征选择的主要目的是从n个特征中选出最有利于分类的的m个特征（m<n）,以降低特征维数。

一般在可分性判据对特征个数具有单调性和（C n m»n ）的条件下，可以使用分支定界法以减少计算量。

& 散度Jij越大，说明。

类模式与3j类模式的分布差别越大；当3类模式与（Oj类模式的分布相同时，Jij=_O_.选择题1、影响聚类算法结果的主要因素有（BCD ）.A.已知类别的样本质量B.分类准则C.特征选取D.模式相似性测度2、模式识别中，马式距离较之于欧式距离的优点是（CD ）。

A.平移不变性B.旋转不变性C.尺度不变性D.考虑了模式的分布3、影响基本K-均值算法的主要因素有（DAB ）。

A.样本输入顺序B.模式相似性测度C.聚类准则D.初始类中心的选取4、在统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可以使用（BD ）。

A.最小损失准则B.最小最大损失准则C.最小误判概率准则D.N-P判决5、散度环是根据（C ）构造的可分性判据。

A.先验概率B.后验概率C.类概率密度D.信息燔E.几何距离6、如果以特征向量的相关系数作为模式相似性测度，则影响聚类算法结果的主要因素有（B C ）。

模式识别复习题

模式识别复习题一、试问“模式”与“模式类”的含义。

如果一位姓王的先生是位老年人，试问“王先生”和“老头”谁是模式，谁是模式类？答：在模式识别学科中，我们把通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息称为“模式”，而把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类。

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。

二、试从模式类与模式概念分析以下词之间的关系：王老头，王老太，王明（清华大学本科生），周强（年轻教师），老年人，老头，老太，年青人。

答：在模式识别学科中，我们把通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息称为“模式”，而把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类。

模式类：老年人模式：王老太，老头，老太。

模式类：年青人模式：王明（清华大学本科生），周强（年轻教师）模式类：老头模式：王老头模式类：老太模式：王老太三、对一副道路图像，希望把道路部分划分出来，可以采用以下两种方法：1．在该图像中分别在道路部分与非道路部分画出一个窗口，把在这两个窗口中的象素数据作为训练集，用Fisher准则方法求得分类器参数，再用该分类器对整幅图进行分类。

2．将整幅图的每个象素的属性记录在一张数据表中，然后用某种方法将这些数据按它们的自然分布状况划分成两类。

因此每个象素就分别得到相应的类别号，从而实现了道路图像的分割。

试问以上两种方法哪一种是监督学习，哪个是非监督学习？并说明这两种学习方法的定义与它们间的区别。

答：第一种方法中标记了两类样本的标号，需要人手工干预训练过程，属于监督学习方法；第二种方法只是依照数据的自然分布，把它们划分成两类，属于非监督学习方法。

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。

模式识别复习题

《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 . 马式距离具有。

（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） .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。

（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: 。

（1）1[]w BTr S S-（2）BWSS（3）BW BSS S+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,x k）与积累位势函数K（x）的关系为（）。

1。

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x k的函数K（x，x k）若同时满足下列三个条件，都可作为势函数。

①（ )；②（ );③ K(x,x k）是光滑函数，且是x和x k之间距离的单调下降函数。

1。

13 散度J ij 越大，说明w i 类模式与w j 类模式的分布（）。

当w i 类模式与w j 类模式的分布相同时，J ij =（ )。

1.14 若用Parzen 窗法估计模式的类概率密度函数，窗口尺寸h1过小可能产生的问题是（），h1过大可能产生的问题是( ）。

1。

15 信息熵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。

1.17 随机变量l(x ）=p （ x |w1)/p( x ｜w2），l( x )又称似然比，则E ｛l( x)｜w2}=( ）。

模式识别习题及答案

第一章绪论1.什么是模式？具体事物所具有的信息。

模式所指的不是事物本身，而是我们从事物中获得的___信息__。

2.模式识别的定义？让计算机来判断事物。

3.模式识别系统主要由哪些部分组成？数据获取—预处理—特征提取与选择—分类器设计/ 分类决策。

第二章贝叶斯决策理论1.最小错误率贝叶斯决策过程？答：已知先验概率，类条件概率。

利用贝叶斯公式得到后验概率。

根据后验概率大小进行决策分析。

2.最小错误率贝叶斯分类器设计过程？答：根据训练数据求出先验概率类条件概率分布利用贝叶斯公式得到后验概率如果输入待测样本X ，计算X 的后验概率根据后验概率大小进行分类决策分析。

3.最小错误率贝叶斯决策规则有哪几种常用的表示形式？答：4.贝叶斯决策为什么称为最小错误率贝叶斯决策？答：最小错误率Bayes 决策使得每个观测值下的条件错误率最小因而保证了（平均）错误率最小。

Bayes 决策是最优决策：即，能使决策错误率最小。

5.贝叶斯决策是由先验概率和（类条件概率）概率，推导（后验概率）概率，然后利用这个概率进行决策。

模式识别试题

《模式识别》试题答案（A卷）一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分）1、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））。

2、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3、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。

）。

4、感知器算法1。

（1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。

5、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））；位势函数K(x,x k)与积累位势函数K(x)的关系为（∑∈=XxxxKxK~kkk),()(α）。

6、在统计模式分类问题中，聂曼-皮尔逊判决准则主要用于（某一种判决错误较另一种判决错误更为重要）情况；最小最大判决准则主要用于（先验概率未知的）情况。

7、“特征个数越多越有利于分类”这种说法正确吗？（错误）。

特征选择的主要目的是（从n个特征中选出最有利于分类的的m个特征（m<n），以降低特征维数）。

一般在（可分性判据对特征个数具有单调性）和（ C n m>>n ）的条件下，可以使用分支定界法以减少计算量。

8、散度Jij越大，说明ωi类模式与ωj类模式的分布（差别越大）；当ωi类模式与ωj类模式的分布相同时，Jij=（0）。

9、已知有限状态自动机Af=(∑，Q，δ，q0，F)，∑={0，1}；Q={q0，q1}；δ：δ(q0，0)= q1，δ(q0，1)= q1，δ(q1，0)=q0，δ(q1，1)=q0；q0=q0；F={q0}。

现有输入字符串：(a) 00011101011，(b) 1100110011，(c) 101100111000，(d)0010011，试问，用Af对上述字符串进行分类的结果为（ω1:{a,d};ω2:{b,c} ）。

模式识别试题及总结

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)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。

（完整word版）模式识别试题答案

（完整word版）模式识别试题答案模式识别非学位课考试试题考试科目：模式识别考试时间考生姓名：考生学号任课教师考试成绩一、简答题（每题6分，12题共72分）：1、监督学习和非监督学习有什么区别？参考答案：当训练样本的类别信息已知时进行的分类器训练称为监督学习，或者由教师示范的学习；否则称为非监督学习或者无教师监督的学习。

2、你如何理解特征空间？表示样本有哪些常见方法？参考答案：由利用某些特征描述的所有样本组成的集合称为特征空间或者样本空间，特征空间的维数是描述样本的特征数量。

描述样本的常见方法：矢量、矩阵、列表等。

3、什么是分类器？有哪些常见的分类器？参考答案：将特征空中的样本以某种方式区分开来的算法、结构等。

例如：贝叶斯分类器、神经网络等。

4、进行模式识别在选择特征时应该注意哪些问题？参考答案：特征要能反映样本的本质；特征不能太少，也不能太多；要注意量纲。

5、聚类分析中，有哪些常见的表示样本相似性的方法？参考答案：距离测度、相似测度和匹配测度。

距离测度例如欧氏距离、绝对值距离、明氏距离、马氏距离等。

相似测度有角度相似系数、相关系数、指数相似系数等。

6、你怎么理解聚类准则？参考答案：包括类内聚类准则、类间距离准则、类内类间距离准则、模式与类核的距离的准则函数等。

准则函数就是衡量聚类效果的一种准则，当这种准则满足一定要求时，就可以说聚类达到了预期目的。

不同的准则函数会有不同的聚类结果。

7、一种类的定义是：集合S 中的元素x i 和x j 间的距离d ij 满足下面公式：∑∑∈∈≤-S x S x ij i jh d k k )1(1，d ij ≤ r ，其中k 是S 中元素的个数，称S 对于阈值h ，r 组成一类。

请说明，该定义适合于解决哪一种样本分布的聚类？参考答案：即类内所有个体之间的平均距离小于h ，单个距离最大不超过r ，显然该定义适合团簇集中分布的样本类别。

8、贝叶斯决策理论中，参数估计和非参数估计有什么区别？参考答案：参数估计就是已知样本分布的概型，通过训练样本确定概型中的一些参数；非参数估计就是未知样本分布概型，利用Parzen 窗等方法确定样本的概率密度分布规律。

模式识别总复习题

模式识别试卷及答案

模式识别试题及总结

模式识别期末试题及答案