Содержание
- 2. Входные данные: набор из 4-х (минимум) классов различных объектов. Каждый класс представлен как минимум 3-мя образцами
- 3. Выходные данные: создание классов, расчет информации о классах (ядро и матрицу ковариации), распечатать на экране все
- 4. Пример образцов Рассматриваем бинарные изображения одного размера.
- 6. Скачать презентацию
Слайд 2Входные данные: набор из 4-х (минимум) классов различных объектов. Каждый класс представлен
Входные данные: набор из 4-х (минимум) классов различных объектов. Каждый класс представлен
как минимум 3-мя образцами
Набор из 4-х (минимум) различных объектов, часть из которых относятся к некоторым классам, а часть нет.
Набор из 4-х (минимум) различных объектов, часть из которых относятся к некоторым классам, а часть нет.
Задание
Слайд 3Выходные данные: создание классов, расчет информации о классах (ядро и матрицу ковариации),
Выходные данные: создание классов, расчет информации о классах (ядро и матрицу ковариации),
распечатать на экране все ядра классов, реализация распознавания 4-х образов.
Т.е. распечатываем образец, расстояние до каждого класса и сообщаем к какому классу он отнесен.
На 21 балл: реализация распознавания 4-х образов метрикой Евклида
+ к этому
На 25 балла:
а) реализация распознавания 4-х образов метрикой Евклида-Махаланобиса
или
б) реализация иерархической кластеризации на всех входных данных (минимум 16 векторов)
Т.е. распечатываем образец, расстояние до каждого класса и сообщаем к какому классу он отнесен.
На 21 балл: реализация распознавания 4-х образов метрикой Евклида
+ к этому
На 25 балла:
а) реализация распознавания 4-х образов метрикой Евклида-Махаланобиса
или
б) реализация иерархической кластеризации на всех входных данных (минимум 16 векторов)
Задание
Слайд 4Пример образцов
Рассматриваем бинарные изображения одного размера.
Пример образцов
Рассматриваем бинарные изображения одного размера.
- Предыдущая
ПР Лаб Авто до 1991гвСледующая -
велес