Параметрическое обучение в теории распознавания образов. Воробьев С.Н - 14 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

14
b1=[10.7 % коррелЯционнаЯ матрица
0.7 1]
[u1,v1]=eig(b1)
x1=randn(2,100);
a1=u1*v1^(1/2)*u1' % оператор окрашиваниЯ
y1=a1*x1
for j=1:100
y1(1,j)=y1(1,j)+1; % математические ожиданиЯ
y1(2,j)=y1(2,j)+1;
end
M=mean(y1') % сумма (7)
r1=cov(y1') % сумма (8)
В одном из экспериментов получены
1
1
0.8862 –0.6223
,
–0.6223 1.1161
1B
1
2
1.1979 0.8703
,
0.8703 1.1782
1B
1
3
1.0666 0.6698
0.6698 1.4834
1B
,
1
1
0.9899
,
1.0546
1М
1
2
–2.0866
,
–1.1083
1М
1
2
–3.2481
0.2734
1М
,
На рис. 7 показаны истинные (см. рис. 4) и полученные при обуче
нии эллипсы рассеивания. Полученные эталоны классов тем больше
отличаются от истинных, чем меньше размер обучающей выборки.
Рис. 7. Эллипсы рассеивания: c = 0.01
4
2
0
–2
–4
4
2
0
–2
–4
x
y
–6
6
6
–6
1
2
3

Страницы