线性模式分析模型的设计与实现.ppt

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1、线性模式分析模型的设计与实现,姓名:谭才毅 专业:计算机科学与技术 班级:六班 指导老师:钟清流,课题背景,一个模式分类系统通过传感器进行输入，再用分割器对个体进行分割和组织，把各自的特征提取出来，从这里后我们就要根据提取出来的特征进行分类，分类后经过后处理就可以决策了。 分类是模式识别的一个重要的组成部分线性模式分类是各种分类的基础,课题的应用,分类作为数据挖掘中一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多。包括医疗诊断、性能预测和选择购物等。分类的目的是运用一个分类函数或分类模型（常称作分类器)，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个，从而可以用于预测。,课题的研究要求,搭建实验平

2、台，使分类过程可视化。熟悉一个系统的搭建过程。了解一些分类的思想、算法。,系统功能需求,能自主的创建数据，并对创建的数据进行线性分类。运用线性分类算法求出各种算法的误差。计算出各种算法消耗的时间，并把算法的时间进行比较输出。对菜单栏的编写来增加系统的可控性。,线性分类,二类线性可分与线性不可分 假设我们在一个包含N个样本的集合y1，y2，yn，一些标记为w1,另一些标记为w2。我们希望用这样的样本确定一个判别函数g(x)=ay的权向量a。假设我们有理由相信存在一个解，它产生错误的概率非常小。那么一个很合理的想法是寻找一个能将所有这些样本正确分类的权向量。如果这个权向量存在,这些样本就被称为线性

3、可分的。反之就是线性不可分。,线性最优分类面,在线性可分的情况下的最优分类超平面，分类间隔（Margine）最大,Fisher 线性分类,Fisher准则的基本原理：找到一个最合适的投影轴，使两类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远，而每一类样本的投影尽可能紧凑，从而使分类效果为最佳。Fisher准则的描述：用投影后数据的统计性质均值和离散度的函数作为判别优劣的标准。,Fisher线性判别图例：,设计方案,启动界面,运行算法后的界面,算法时间的比较结果,开发过程,首先，通过Matlab图形用户界面开发环境GUIDE，开发Start.fig和Xianxing_sheji.fig文件，把模型的各个功

4、能模块与主界面上的按钮和菜单链接起来，从而实现模型整体的功能。其次，在Matlab编辑/调试器界面下编写、存储和运行相应的应用程序，即M文件，实现各个功能模块。,系统功能实现,运用fld, ekozenic算法对finite数据进行线性分类。运用Ganders，Eanders算法对gauss数据进行线性分类。测出算法运行的时间和误差并用棒图把时间显示出来。比较时间并在动态文本框中显示比较结果。,设计亮点,用户用点击鼠标可以自动创建数据把时间用棒图显示出来用菜单栏增加了系统的灵活性,课题的展望,把研究对象扩展到多类数据,用多个线性 判别函数我数据分开.能够把低维不可分数据映射到高维空间,再进行线性分类.能够更加规范的从下列三方面分析模型: 1)预测准确度 2)计算复杂度 3)模式的简洁度。,总结,研究过程中所遇到的困难 matlab虽然在矩阵、数组运算上有优势，但是对于用其开发全图形界面却有一定难度，这也是为什么很少见到全图形界面的Matlab系统软件的原因之一。,总结,收 获 通过本次毕业设计，我学习到了新的理论知识，掌握了一门新的编程语言，培养系统的设计能力，使自己各方面能力得到了提高。,谢 谢！,