文件名称:4

  • 所属分类:
  • 人工智能/神经网络/深度学习
  • 资源属性:
  • 上传时间:
  • 2020-10-16
  • 文件大小:
  • 2kb
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  • 提 供 者:
  • zilong1999
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介绍说明

(a)产生两个都具有200个二维向量的数据集和(注意:在生成数据集之前最好使用命令randn(‘seed’,0)初始化高斯随机生成器为0(或任意给定数值),这对结果的可重复性很重要)。向量的前半部分来自均值向量的正态分布,并且协方差矩阵。向量的后半部分来自均值向量的正态分布,并且协方差矩阵。其中是一个2*2的单位矩阵。
(b)在上述数据集上和分别属于+1类和-1类,请运用Fisher线性判别算法,进行分类,画出最佳投影向量,并给出分类阈值。((a) Generate the sum of two datasets with 200 two-dimensional vectors (Note: before generating the dataset, it is better to initialize the Gaussian random generator to 0 (or any given value) with the command randn ("seed", 0), which is important for the repeatability of the results). The first half of the vector comes from the normal distribution of the mean vector and the covariance matrix. The second half of the vector comes from the normal distribution of the mean vector and the covariance matrix. Where is a 2 * 2 identity matrix.
(b) On the above datasets, and belong to + 1 and - 1 classes respectively. Please use Fisher linear discriminant algorithm to classify, draw the best projection vector, and give the classification threshold.)
相关搜索: Fisher线性判别

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L4_1.py 2928 2020-04-20
L4_2.py 1171 2020-04-20

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