해피레포트 - 패턴인식 개론 - 선형판별함수를 유도

카테고리 : 레포트 > 사회과학계열 파일이름 :패턴인식 개론 - 선형판별함수를 유도.hwp 문서분량 : 7 page 등록인 : leewk2547 문서뷰어 : 한글뷰어프로그램 등록/수정일 : 17.04.14 / 17.04.14 구매평가 : 다운로드수 : 0 판매가격 : 2,000 원

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보고서설명
3차원 특징 벡터 집합으로부터 정의되는 다음과 같은 가우시안 파라미터로 이루어진 클래스ω1, ω2 에 대한 선형판별함수를 유도하고 특징벡터 x=[0.2 0.9 0.8]T 가 어느 클래스에 속하는지 결정하시오

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3차원 특징 벡터 집합으로부터 정의되는 다음과 같은 가우시안 파라미터로 이루어진 클래스ω1, ω2 에 대한 선형판별함수를 유도하고 특징벡터 x=[0.2 0.9 0.8]T 가 어느 클래스에 속하는지 결정하시오 분산 플롯의 구조는 우상향하는 타원의 분포를 띤다. 이것은 공분산 행렬에서 대각 선분의 원소의 값이 다름을 이야기하며, 분산 플롯을 그리게 되는 요소의 값들이 서로 관계가 양의 상관관계를 가짐을 의미한다. 그리고 분포가 다소 밀집되어 있다. 이것은 서로 관계의존성이 크다는 것을 의미하며, 공분산행렬에서의 대각성분의 이외의 원소를 보면 알 수 있다. 3. (10) 평균으로부터 1,2,3 단위의 마할라노비스 거리에 해당하는 점들의 궤적을 그리시오. (Hint: 그러한 거리에 근접한 (±ε) 지점을 찾으시오) a. matlab 소스. hold on; N = 1000; mu= [2 4]; sigma = [10 5; 5 6]; X= randn(N,2) * sqrt(sigma)+ repmat(mu, N , 1); AV = mean(X) covX = cov(X) scatter(X(:,1),X(:,2), 3, [1 0 0]); invS = inv(sigma);

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