[사회과학] 패턴인식 개론 - 선형판별함수를 유도
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작성일 22-12-06 20:39
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이것은 표본의 크기가 1000이라는 제한적인 요인과 실습에서 사용되는 랜덤함수에 따라 theory 의 값과 다소 다름이 있다는 것을 알게 되었다.
2. (10) 이들 資料에 대한 2차원 분산 플롯을 그리고, 분산 플롯의 구조와 공분산 행렬과의 관계를 논하기오.
a. matlab 소스.
N 〓 1000;
mu〓 [2 4];
sigma 〓 [10 5; 5 6];
X〓 randn(N,2) sqrt(sigma)+ repmat(mu, N , 1);
AV 〓 mean(X)
covX 〓 cov(X)
scatte…(To be continued )
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순서
[사회과학] 패턴인식 개론 - 선형판별함수를 유도
다.
1. (10) N〓1000 인 무작위 벡터들을 만들어 그들의 average(평균)과 공분산 행렬을 구하시오. 그들은 theory 적인 것들과 일치 합니까 그러면 왜 그런지를, 아니면 왜 그렇지 않은 지를 說明(설명) 하시오.
a. matlab 소스.
N 〓 1000;
mu〓 [2 4];
sigma 〓 [10 5; 5 6];
X〓 randn(N,2) sqrt(sigma)+ repmat(mu, N , 1);
AV 〓 mean(X)
covX 〓 cov(X)
b. 결과.
AV(average(평균)벡터) 〓 [2.1149 4.1041]
covX(공분산 행렬) 〓
c. 비교 .
average(평균)은 비슷하게 나왔으나, 공분산 행렬은 다소 차이가 났다.
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설명
레포트/인문사회
[사회과학] 패턴인식 개론 - 선형판별함수를 유도
(패턴인식개론)
Problem 1 (20)
3차원 특징 벡터 집합으로부터 definition 되는 다음과 같은 가우시안 파라미터로 이루어진 클래스ω1, ω2 에 대한 선형판별함수를 유도하고 특징벡터 x〓[0.2 0.9 0.8]T 가 어느 클래스에 속하는지 결정하시오
μ 1 〓 [0 0 0] T, μ 2 〓 [2 2 2] T and p(ω2) 〓 2 p(ω1)
0.2 + 0.9 + 0.8 〓 1.9 2.96237125 ⇒
Problem 2 (45)
주어진 다변량 밀도가 다음과 같은 average(평균)과 공분산 행렬을 갖는다.
1. (10) N〓1000 인 무작위 벡터들을 만들어 그들의 average(평균)과 공분산 행렬을 구하시오. 그들은 theory 적인 것들과 일치 합니까 그러면 왜 그런지를, 아니면 왜 그렇지 않은 지를 說明(설명) 하시오.
a. matlab 소스.
N 〓 1000;
mu〓 [2 4];
sigma 〓 [...
(패턴인식개론)
Problem 1 (20)
3차원 특징 벡터 집합으로부터 definition 되는 다음과 같은 가우시안 파라미터로 이루어진 클래스ω1, ω2 에 대한 선형판별함수를 유도하고 특징벡터 x〓[0.2 0.9 0.8]T 가 어느 클래스에 속하는지 결정하시오
μ 1 〓 [0 0 0] T, μ 2 〓 [2 2 2] T and p(ω2) 〓 2 p(ω1)
0.2 + 0.9 + 0.8 〓 1.9 2.96237125 ⇒
Problem 2 (45)
주어진 다변량 밀도가 다음과 같은 average(평균)과 공분산 행렬을 갖는다.
