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用身高和或体重数据进行性别分类的实验(一).doc

用身高和/或体重数据进行性别分类的实验(一)

学号： 班级： 组员：

2009302323 9391 彭群聂

2009302309 9391 吕 鑫

2009302351 9392 袁 暾

实验目的

用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为训练样本集，建立Bayes分类器，用测试样本数据对该分类器进行测试。调整特征、分类器等方面的一些因素，考察它们对分类器性能的影响，从而加深对所学内容的理解和感性认识。

基本要求

1)应用两个特征进行实验：同时采用身高和体重数据作为特征，分别假设二者相关或不相关，在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到训练/测试样本，考察训练/测试错误情况。比较相关假设和不相关假设下结果的差异。在分类器设计时可以考察采用不同先验概率(如0.5 vs. 0.5, 0.75 vs. 0.25, 0.9 vs. 0.1等)进行实验，考察对决策和错误率的影响。

2)自行给出一个决策表，采用最小风险的Bayes决策重复上面的某个或全部实验。

实验原理及前期准备

简述实验原理：对于给定类别和样本数的模式分类问题，为了尽量减少分类中出现的错误，则可以采用概率论中的贝叶斯公式，从而得出错误率最小的分类规则，而在这个分类过程中难免会有错误出现，因此需要考虑，分类错误所带来的损失，由此就需要对已得到的分类结果进行风险计算，从而得出最小风险时的决策规则。

实验中所需要用到的知识 ：

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