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《用身高和體重數(shù)據(jù)進(jìn)行性別分類的實驗報告.docx》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、實驗一用身高和/或體重數(shù)據(jù)進(jìn)行性別分類姓名：學(xué)號：姓名：學(xué)號：一、實驗?zāi)康?)加深對Bayes分類器原理的理解和認(rèn)識2)掌握Bayes分類器的設(shè)計方法二、實驗內(nèi)容1)用FAMALE.TXT和MALE.TXT的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本集，建立Bayes分類器；
2)用測試樣本數(shù)據(jù)test2.txt對該分類器進(jìn)行測試;
3)調(diào)整特征、分類器等方面的一些因素，考察它們對分類器性能的影響，從而加深對所學(xué)內(nèi)容的理解和感性認(rèn)識。三、實驗步驟1)應(yīng)用單個特征進(jìn)行實驗：以（a）身高或者（b）體重數(shù)據(jù)作為特征，在正態(tài)分布假設(shè)下利
2、用最大似然法或者貝葉斯估計法估計分布密度參數(shù)，建立最小錯誤率Bayes分類器，寫出得到的決策規(guī)則，將該分類器應(yīng)用到測試樣本，考察測試錯誤情況.在分類器設(shè)計時可以考察采用不同先驗概率（如0.5對0.5,0.75對0.25,0.9對0.1等）進(jìn)行實驗，考察對決策規(guī)則和錯誤率的影響；2)用兩個特征進(jìn)行實驗：同時采用身高和體重數(shù)據(jù)作為特征，分別假設(shè)二者相關(guān)或不相關(guān)，在正態(tài)分布假設(shè)下估計概率密度，建立最小錯誤率Bayes分類器，寫出得到的決策規(guī)則，將該分類器應(yīng)用到訓(xùn)練/測試樣本，考察訓(xùn)練/測試錯誤情況。比較相關(guān)假
3、設(shè)和不相關(guān)假設(shè)下結(jié)果的差異。在分類器設(shè)計時可以考察采用不同先驗概率（如0.5vs.0.5,0.75vs.0.25,0.9vs.0.1等）進(jìn)行實驗，考察對決策和錯誤率的影響；3)自行給出一個決策表，采用最小風(fēng)險的Bayes決策重復(fù)上面的某個或全部實驗。四、原理簡述、程序流程圖及相應(yīng)結(jié)果(一)、實驗一在正態(tài)分布假設(shè)下，利用最大似然法估計分布密度函數(shù)，具體過程如下：1、原理（1）、一維情況：n=1對于每個學(xué)習(xí)樣本只有一個特征（取身高為特征）的簡單情況：——學(xué)習(xí)樣本的算術(shù)平均——樣本方差的最大似然估計（2）、最
4、小錯誤率Bayes分類器多元正態(tài)概率型下的最小錯誤率貝葉斯判別函數(shù)（一般情況）。判別函數(shù)：決策規(guī)則：2、具體步驟如下A）.算出各類別特征值的均值B）.求出特征值的協(xié)方差矩陣C）.將第二步所得矩陣代入判別函數(shù)、D）.將待測試樣本集數(shù)據(jù)依次代入—，若—>0，則判斷其為第一類，反之為第二類。3、流程圖NY最大似然法求出均值與協(xié)方差分別代入判別函數(shù)確定特征及先驗概率第一類第二類（5）實驗結(jié)果及分析表1.只考慮身高的不同先驗概率下男女判錯統(tǒng)計表女生先驗概率P(1)男生先驗概率P(2)訓(xùn)練樣本判錯個數(shù)N1訓(xùn)練樣本錯
5、誤率Η1測試樣本1判錯個數(shù)N2測試樣本1錯誤率Η2測試樣本2判錯個數(shù)N3測試樣本2錯誤率Η30.50.51616%411.5%6622%0.250.751414%38.5%3210.7%0.10.91414%25.7%279%由表可知：對于訓(xùn)練樣本，當(dāng)女生先驗概率為0.25或0.1時，判別錯誤率最小；對于測試樣本，當(dāng)女生先驗概率為0.1時，測試樣本1判別錯誤率最小；為0.1時，測試樣本2判別錯誤率最??；表2.只考慮體重的不同先驗概率下男女判錯統(tǒng)計表女生先驗概率P(1)男生先驗概率P(2)訓(xùn)練樣本判錯個數(shù)
6、N1訓(xùn)練樣本錯誤率Η1測試樣本1判錯個數(shù)N2測試樣本1錯誤率Η2測試樣本2判錯個數(shù)N3測試樣本2錯誤率Η30.50.51616%823%8127%0.250.751515%514.3%4214%0.10.91212%38.5%5317.7%由表可知：對于訓(xùn)練樣本，當(dāng)女生先驗概率為0.1時，判別錯誤率最?。粚τ跍y試樣本，當(dāng)女生先驗概率為0.1時，測試樣本1判別錯誤率最??；為0.25時，測試樣本2判別錯誤率最??；故可推測用最大似然估計對只考慮單特征的錯誤率進(jìn)行計算時，先驗概率越高，被判別的錯誤率越??；且所選
7、取的特征對錯誤率也有一定影響，其影響取決于訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)與測試樣本數(shù)據(jù)的特征差異。（二）、實驗二1、原理正態(tài)分布的監(jiān)督參數(shù)估計：樣品所屬的類別及類條件總體概率密度函數(shù)的形式為已知，而表征概率密度函數(shù)的某些參數(shù)是未知的。本實驗符合上述條件且在正態(tài)分布假設(shè)下估計分布密度參數(shù)故使用正態(tài)分布的監(jiān)督參數(shù)估計（1）、對于多元正態(tài)分別，其最大似然估計的結(jié)果為：（2）、最小錯誤率Bayes分類器A）、判別函數(shù)：a.假設(shè)身高體重不相關(guān)令協(xié)方差矩陣次對角元素為零，判別函數(shù)可簡化為：其中,，b.假設(shè)身高體重相關(guān)判別函數(shù)可簡化為
8、:其中,，B)決策規(guī)則：2、具體步驟:a.算出各類別特征值的均值b.求出特征值的協(xié)方差矩陣c.將第二步所得矩陣代入判別函數(shù)、d.將待測試樣本集數(shù)據(jù)依次代入—，若—>0，則判斷其為第一類，反之為第二類。3、程序流程圖NY最大似然法求出均值與協(xié)方差分別代入判別函數(shù)確定特征及先驗概率第一類第二類4、實驗結(jié)果及分析A）假設(shè)身高與體重相關(guān)（以訓(xùn)練樣本建立判別函數(shù)）表3.身高和體重相關(guān)情況下男女判錯統(tǒng)計表女生先驗概率P(1)男生先驗概率P(2)訓(xùn)練樣本
