mmas matlab,模式识别学习的心得体会.docx

模式识别学习心得体会

篇一：最新模式识别与智能系统专业毕业自我总结　　最模式识别与智能系统专业大学生 　　毕业自我总结优秀范文 　　个人原创 欢迎下载 　　模式识别与智能系统专业毕业论文答辩完成之际，四年大学生活也即将划上一个句号，而我的人生却仅仅是个逗号，我即将开始人生的又一次征程。作为×××大学(改成自己模式识别与智能系统专业所在的大学)毕业生的我即将告别大学生活，告别亲爱的模式识别与智能系统专业的同学和敬爱的老师，告别我的母校——×××大学。 　　回顾在×××大学模式识别与智能系统专业的求学生涯，感慨颇多，有酸甜苦辣，有欢笑和泪水，有成功和挫折！大学——是我由幼稚走向成熟的地方，在此，我们认真学习模式识别与智能系统专业知识，拓展自己的知识面，培养自己的模式识别与智能系统实践活动能力。　　在思想道德上，×××大学(改成自己就读模式识别与智能系统专业所在的大学)学习期间我系统全面地学习了思政课程的重要思想，不断用先进的理论武装自己的头脑，热爱祖国，热爱人民，坚持四项基本原则，树立了正确的人生观、价值观、世界观，使自己成为思想上过硬的模式识别与智能系统专业合格毕业生。　　在模式识别与智能系统专业学习上，我严格要求自己，刻苦钻研　　篇二：最新模式识别与智能系统专业毕业自我个人小结优秀范文原创　　最模式识别与智能系统专业大学生 　　毕业个人总结优秀范文 　　个人原创 欢迎下载 　　在×××(改成自己模式识别与智能系统就读的大学)模式识别与智能系统专业就读四年青春年华时光，匆匆而过。四年的时间足以证明了，我爱上了×××(改成自己模式识别与智能系统就读的大学)的一草一木，一人一事。回想四年里有过多少酸甜苦辣、曾经模式识别与智能系统班级里的欢声笑语，曾经期末考试备战中的辛勤汗水……所有的一切都历历在目。在模式识别与智能系统专业各位老师的启发教导下，我在德智体方面全面发展，逐渐从幼稚走向成熟。 　　在思想政治上，我有坚定信念和正确的立场，热爱祖国，热爱党，认真学习、与时俱进。平时本人踊跃参加模式识别与智能系统专业组织的各项社会公益活动，主动投入模式识别与智能系统班级捐款救灾等活动行列，用微薄的力量，表达自己的爱心，争做合格有为青年。　　学习方面，我努力认真地学好每一门模式识别与智能系统专业课，基本掌握了模式识别与智能系统理论方面的一些基础知识以及模式识别与智能系统相关理论实践方面的一些实用技巧与技术。在校期间，我非常注重模式识别与智能系统专业知识和英语相结合方面能力　　篇三：模式识别学习进度　　模式识别学习进度报告　　时小童　　1、了解分类系统设计的流程　　2、贝叶斯理论(分类的决定标准)　　最小错误率分类器　　最小风险分类器　　3、线性分类器：o氏距离 感知器成本　　4、特征选择：类内离散矩阵 类间离散矩阵　　5、系统评估：不同情况下，对于准确率和召回率的要求不同　　6、同时学习了使用matlab进行数据计算、处理和分析 P(|x)P(2|x),x属于1类P(|x)P(2|x),x属于2类　　篇四：模式识别课程报告 　　模式识别实验报告 　　学生姓名： 　　班 学 号：　　指导老师：　　机械与电子信息学院　　XX年 6月　　基于K-means算法的改进算法　　方法一：层次K均值聚类算法　　在聚类之前，传统的K均值算法需要指定聚类的样本数，由于样本初始分布不一致，有的聚类样本可能含有很多数据，但数据分布相对集中，而有的样本集却含有较少数据，但数据分布相对分散。因此，即使是根据样本数目选择聚类个数，依然可能导致聚类结果中同一类样本差异过大或者不同类样本差异过小的问题，无法得到满意的聚类结果。结合空间中的层次结构而提出的一种改进的层次K均值聚类算法。该方法通过初步聚类，判断是否达到理想结果，从而决定是否继续进行更细层次的聚类，如此迭代执行，生成一棵层次型K均值聚类树，在该树形结构上可以自动地选择聚类的个数。标准数据集上的实验结果表明，与传统的K均值聚类方法相比，提出的改进的层次聚类方法的确能够取得较优秀的聚类效果。　　设X = {x1，x2，，xi，，xn }为n个Rd 空间的数据。改进的层次结构的K均值聚类方法(Hierarchical K means)通过动态地判断样本集X当前聚类是否合适，从而决定是否进行下一更细层次上的聚类，这样得到的最终聚类个数一定可以保证聚类测度函数保持一个较小的值。具体的基于层次结构的K均值算法： 步骤1 选择包含n个数据对象的样本集X = {x1，x2，，xi，，xn}，设定初始聚类个数k1，初始化聚类目标函数J (0) =，聚类迭代次数t初始化为1，首先随机选择k1个聚类中心。　　步骤2 衡量每个样本xi