패턴인식 개론 - 선형판별함수를 유도
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작성일 23-02-23 10:39
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3차원 특징 벡터 집합으로부터 定義(정이)되는 다음과 같은 가우시안 파라미터로 이루어진 클래스ω1, ω2 에 대한 선형판별함수를 유도하고 특징벡터 x=[0.2 0.9 0.8]T 가 어느 클래스에 속하는지 결정하시오
scatter(X(:,1),X(:,2), 3, [1 0 0]);
covX = cov(X)
3차원 특징 벡터 집합으로부터 定義(정의)되는 다음과 같은 가우시안 파라미터로 이루어진 클래스ω1, ω2 에 대한 선형판별함수를 유도하고 특징벡터 x=[0.2 0.9 0.8]T 가 어느 클래스에 속하는지 결정하시오
mu= [2 4];
설명
invS = inv(sigma);
a. matlab 소스.
순서
AV = mean(X)
3차원 특징 벡터 집합으로부터 정의되는 다음과 같은 가우시안 파라미터로 이루어진 클래스ω1, ω2 에 대한 선형판별함수를 유도하고 특징벡터 x=[0.2 0.9 0.8]T 가 어느 클래스에 속하는지 결정하시오
3. (10) 평균(average)으로부터 1,2,3 단위의 마할라노비스 거리에 해당하는 점들의 궤적을 그리시오. (Hint: 그러한 거리에 근접한 (±ε) 지점을 찾으시오)
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N = 1000;
sigma = [10 5; 5 6];
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패턴인식 개론 - 선형판별함수를 유도
패턴인식 개론,선형판별함수를 유도
다.
hold on;
X= randn(N,2) * sqrt(sigma)+ repmat(mu, N , 1);
분산 플롯의 구조는 우상향하는 타원의 분포를 띤다.
그리고 분포가 다소 밀집되어 있다. 이것은 서로 관계의존성이 크다는 것을 의미하며, 공분산행렬에서의 대각성분의 이외의 원소를 보면 알 수 있다. 이것은 공분산 행렬에서 대각 선분의 원소의 값이 다름을 이야기하며, 분산 플롯을 그리게 되는 요소의 값들이 서로 관계가 양의 상관관계를 가짐을 의미한다.
