模式识别(武汉理工大学) 中国大学mooc答案满分完整版章节测试

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第一章 初识模式识别 初识模式识别

1、 以下问题中( )属于监督学习。

A:求数据集的主分量
B:汉字识别
C:自组织特征映射
D:CT图像的分割
答案: 汉字识别

2、 模式识别系统包含以下哪些部分:( )

A:信息获取
B:预处理
C:特征提取与选择
D:分类器的设计
答案: 信息获取;
预处理;
特征提取与选择;
分类器的设计

3、 在模式识别中,模式表示的是一类事物的代表,模式类则是某一事物的具体体现。

A:正确
B:错误
答案: 错误

4、 监督学习不区分训练集与测试集,样本没有类别标号。

A:正确
B:错误
答案: 错误

5、 特征空间是在模式空间的基础上完成特征提取和选择的操作所得。

A:正确
B:错误
答案: 正确

作业第一章 初识模式识别 初识模式识别

1、 简述模式识别中样本、模式和类之间的关系。
评分规则:  样本(Sample):一个具体的研究(客观)对象。如患者,某人写的一个汉字,一幅图片等。
模式(Pattern):对客体(研究对象)特征的描述(定量的或结构的描述),是取自客观世界的某一样本的测量值的集合(或综合)。
模式类(Class):具有某些共同特性的模式的集合。

第二章 聚类分析 聚类分析

小提示:本节包含奇怪的同名章节内容

1、 如果描述模式的特征量为0-1二值特征量,则一般采用( )。

A:距离测度
B: 相似测度
C:匹配测度
D:模糊测度
答案: 匹配测度

2、 欧式距离同马氏距离相比不具备以下哪些性质( )。

A:平移不变性
B:旋转不变性
C:尺度缩放不变性
D:不受量纲影响的特性
答案: 尺度缩放不变性;
不受量纲影响的特性

3、 影响K-均值聚类算法的主要因素有( )。

A:样本输入顺序
B:聚类准则
C:类别数的设置
D:初始聚类中心的选取
答案: 样本输入顺序;
类别数的设置;
初始聚类中心的选取

4、 模式识别(武汉理工大学) 中国大学mooc答案满分完整版章节测试第1张
答案: {x1},{x2},{x3x4x5}

5、 模式识别(武汉理工大学) 中国大学mooc答案满分完整版章节测试第2张

A:正确
B:错误
答案: 错误

作业第二章 聚类分析 聚类分析

1、 什么是聚类准则?确定聚类准则的两种方式是哪些?
评分规则:  聚类准则:根据相似性测度确定的,衡量模式之间是否相似的标准,即把不同模式聚为一类还是归为不同类的准则。
阈值准则:根据规定的距离阈值进行分类的准则。
函数准则:利用聚类准则函数进行分类的标准。

第三章 线性判别函数 线性判别函数

小提示:本节包含奇怪的同名章节内容

1、 给出一个三类问题,其判别函数如下: d1(x)=-x1,d2(x)=x1+x2-1,d3(x)=x1-x2-1 设这些函数是按模式识别(武汉理工大学) 中国大学mooc答案满分完整版章节测试第3张两分法确定的,则(0,0),(2,2),(-2,5)分别属于:

A:不确定类,2类,不确定类
B:1类,1类,3类
C:不确定类,1类,1类
D:1类,2类,1类
答案: 不确定类,2类,不确定类

2、 感知器算法能求解(  )的分类问题,其求解结果是(  )。

A:线性可分 多值
B:线性可分 单值
C:线性不可分 单值
D:线性不可分 多值
答案: 线性可分 多值

3、 模式识别(武汉理工大学) 中国大学mooc答案满分完整版章节测试第4张

A:正确
B:错误
答案: 错误
分析:算得最后的分类决策函数为d(x)=-2×1-2×2-1,将样本代入得d(x)=-7<0,所以判断错误

4、 LMSE算法特点包括():

A:对可分模式收敛。
B:对于类别不可分的情况也能指出。
C:模式识别(武汉理工大学) 中国大学mooc答案满分完整版章节测试第5张  时,隐含有解,继续迭代。
D:同时利用N个训练样本,同时修改W和B,故收敛速度快。

答案: 对可分模式收敛。;
对于类别不可分的情况也能指出。;
同时利用N个训练样本,同时修改W和B,故收敛速度快。

 

5、 在一个10类的模式识别问题中,有三类单独满足多类情况1,其余的类别满足多类情况2,该模式识别问题中所需判别函数的最少数目为()。
答案: 24
分析:多类情况1的3类问题,需要3个判别函数;
多类情况2的7类问题,需要7(7-1)/2=21个判别函数。



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