ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 11.12.2023
Просмотров: 42
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
1. Вычисляем математическое ожидание для каждого образа. Для образа Модельера№1:
| M1 | 55.2704 | 44.5831 |
Для образа Модельера№2:
| M2 | 65.2426 | 54.8553 |
2. Вычисляем также для каждого образа матрицу ковариаций.
Матрица ковариации для образа Модельера№1:
| 6.1905 | -1.9642 |
| -1.9642 | 8.8598 |
Матрица ковариации для образа Модельера№2:
| 11.7060 | 0.9534 |
| 0.9534 | 8.7705 |
3. Вычисляем среднюю и обратную матрицы ковариаций:
Средняя матрица ковариации:
| 9.6377 | -0.1407 |
| -0.1407 | 187.08 |
Обратная матрица ковариации:
| 0.1038 | 0.0017 |
| 0.0017 | 0.1136 |
4. Вычисляем коэффициенты
и 
.-
B
P
-1.0520
122.2351
-1.1836
5. Вычисляем дискриминантную функцию, проводим распознавание на всех объектах и вычисляем ошибки 1-го и 2-го рода на материале обучения. В табл. 3 приведены результаты вычислений.
табл. 3
-
Талия
Вес
N
D(x)
Распозн.
Ошибки
1
51
47
1
13.3275
1
0
2
56
44
1
8.1093
1
0
3
56
43
1
18.1348
1
0
4
57
47
1
22.2780
1
0
5
59
47
1
14.4668
1
0
6
55
47
1
26.5393
1
0
7
56
47
1
6.8270
1
0
8
54
44
1
9.6991
1
0
9
56
43
1
13.7698
1
0
10
60
50
1
4.6093
1
0
11
52
50
1
11.6270
1
0
12
54
45
1
13.3840
1
0
13
57
44
1
12.1702
1
0
14
56
41
1
15.7472
1
0
15
57
48
1
10.6033
1
0
16
64
51
2
-3.9215
2
0
17
63
54
2
-16.8710
2
0
18
63
52
2
-16.8191
2
0
19
69
59
2
-12.1759
2
0
20
62
54
2
-9.2201
2
0
21
69
52
2
-14.5347
2
0
22
69
52
2
-10.7409
2
0
23
64
58
2
-14.6112
2
0
24
60
52
2
-7.6046
2
0
25
61
50
2
-3.7493
2
0
26
61
58
2
-14.3991
2
0
27
60
55
2
-10.7634
2
0
28
70
59
2
-11.0074
2
0
29
67
57
2
-21.9980
2
0
30
63
53
2
-15.8513
2
0
31
64
54
2
-15.9273
2
0
32
70
57
2
-10.7339
2
0
33
68
50
2
-8.6306
2
0
34
62
59
2
-8.9184
2
0
35
68
59
2
-14.2051
2
0
36
70
54
2
-14.2098
2
0
37
61
59
2
-15.8424
2
0
38
69
57
2
-20.1851
2
0
39
66
52
2
-24.5711
2
0
40
69
53
2
-17.9967
2
0
41
68
46
0
2
42
67
47
0
1
43
51
51
0
2
44
57
44
0
2
45
60
56
0
1
46
58
45
0
1
47
58
46
0
1
48
68
49
0
2
49
69
55
0
1
50
69
55
0
1
51
53
44
0
1
52
66
49
0
1
53
69
45
0
2
54
54
59
0
2
55
58
60
0
2
56
57
41
0
1
57
60
52
0
1
58
50
54
0
2
59
66
57
0
2
60
55
52
0
1
Таким образом, для данной задачи распознавание с помощью алгоритма Дискриминантная функция дало нулевую ошибку 1-го и 2-го рода.
Графическая иллюстрация к данной задаче представлена на рис. 5.
рис. 5