一、模式的距离度量 通过特征抽取，我们以特征空间中的一个点来表示输入的模式，属于同一个类别的样本 所对应的点在模式空间中聚集在一定的区域，而其它类别的样本点则聚集在其它区域，则就 启发我们利用点与点之间距离远近作为设计分类器的基准。这种思路就是我们这一章所要介 绍的距离分类器的基础

2.1 距离分类器 2.2 聚类分析 ◼ 简单聚类法 ◼ 系统聚类法 ◼ 动态聚类法

在距离分类器和判别函数分类器中，我们都是把模式看作是 N 维欧氏空间中的一个点， 而且统一类别的模式在空间中聚集在一定的区域，不同模式的区域在空间中具有一定的分离 性。在本章所讨论的统计分类器中，我们仍然认为模式是欧氏空间中的一个点，但是每一类 模式不是分布在空间中的一个确定区域，而是可能分布在整个空间，只不过空间中每一点属 于某一类的概率不同，属于这一类的可能性大一些，属于另一类的可能性小一些

1. 分凝器与全凝器 分离苯和甲苯的精馏塔,从塔顶第一块板上升的蒸汽中含苯0.8(摩尔分数), 塔顶分别用全凝器和分凝器, 回流液均为泡点温度, 回流比均为2. (1) 产品质量哪个更好? 并在等压图(T-x)上表示. (2) 两种情况下精馏段的操作线有何区别?

1.分凝器与全凝器 分离苯和甲苯的精馏塔,从塔顶第一块板上升的蒸汽中含苯0.8(摩尔分数),塔顶分别用全凝器和分凝器,回流液均为泡点温度,回流比均为2. (1)产品质量哪个更好?并在等压图(T-x)上表示 (2)两种情况下精馏段的操作线有何区别?

线性分类器的设计 分段线性分类器的设计 非线性分类器的设计

9.0 引言 9.1 分类器组合I 9.2 分类器组合II

一、离心沉降速度 二、旋风分离器操作原理 三、旋风分离器的性能 四、旋风分离器的结构型

提出了一种基于粗网格与模式搜索相结合的支持向量机分类器模型参数优化方法,采用Jaakkola-Haussler误差上界作为模型选择的评价标准。以黎曼几何为理论依据,提出了一种新的保角变换,对核函数进行数据依赖性改进,进一步提高分类器泛化能力。在研究人工非线性分类问题的基础上,将该方法应用于手写相似汉字识别,实验结果表明分类精度得到了明显提高

为了准确度量属性的重要性,从基于粗糙集的属性度量视角,提出一种基于混合度量机制的属性评价方法,该方法从不同的信息粒度分析属性的重要性.在混合度量机制中,根据数据分布特点引入参数权重因子.在此基础上,构造一种基于粗糙集属性度量机制的集成分类器.通过实验结果和比较分析表明,所提出的方法能有效地降低数据的属性维度,相比较于单一属性度量准则,分类器具有更好的分类性能