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1、 ,.,nOf ff2A 11111000010001000100001000010000100結(jié)構(gòu)性描述方法 結(jié)構(gòu)性描述方法：由事物組成成分與相互關(guān)系表示的表示方法。常用的有串、樹、圖等。 例如一幅景色圖像中的房屋用向量描述就不一定方便，對房屋而言，它有屋頂、墻、門窗等組成，各種成分之間又有相互關(guān)系，則墻在屋頂之下，門與窗都在墻上等。 兩種魚的長度的分布（只用長度分類）不存在一個閾值能分開兩類魚。任何閾值都會存在錯分。最佳閾值：l，錯分類數(shù)目最小。鮭魚鱸魚鮭魚鱸魚兩種魚的光澤度的分布（只用光澤度分類） 不存在一個閾值能分開兩類魚。任何閾值都會存在錯分。最佳閾值：x，錯分類數(shù)目最小。兩個特征（

2、光澤度和寬度）分類，線性分類器中間斜線是分界線，誤差別前述兩種效果好，但仍有一些錯誤。復雜的決策曲線。對訓練樣本可得無錯分樣本。但，推廣能力很差。如。新的點“？”，更像是“鮭魚”，但分為“鱸魚”判決曲線：分類性能和分界面復雜度的一個最優(yōu)折中。對新的樣本的分類性能也很好數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)獲取預處理預處理特征提取與選擇特征提取與選擇分類器設(shè)計分類器設(shè)計分類決策分類決策分類器參數(shù)分類器參數(shù)分類結(jié)果分類結(jié)果訓練過程訓練過程識別過程識別過程A 11111000010001000100001000010000100u分類器設(shè)計：將該特征空間劃分成由各類占據(jù)的子空間，確定相應(yīng)的決策分界。 u分類決策：是指分類器在分界形式及其具體參數(shù)都確定后，對待分類樣本進行分類決策的過程。

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