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wangrui_928

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西南财经大学2005年数学建模竞赛赛题

分类与识别

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众所周知，全世界几乎没有两个人的指纹会完全一样，因此通常用指纹作为人的识别特征。进一步，我们常把可以用来唯一标识事物的特征称为指纹特征。

在许多科学研究领域，人们在无法完全认识研究对象的每一个细微结构时，转向从整体上对它进行分析。通过测得食品或药物的指纹图谱，然后从宏观上进行分类与识别已成为该领域前沿研究方法。

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作为研究指纹图谱的尝试，提出以下对指纹图谱进行分类的问题

(1) 现在我们用某种方法得到三类已知物品的指纹图谱，其中标号1—3 为A类，4-6为B类，7-9为C类。请从中提取特征，构造分类方法，并用这些已知类别的指纹图谱，衡量你的方法是否足够好。然后用你认为满意的方法，对另外5个未标明类别的指纹图谱（标号10—14）进行分类，把结果用序号（按从小到大的顺序）标明它们的类别（无法分类的不写入）：

A类 ； B类 ； C类 。

请详细描述你的方法，给出计算程序。如果你部分地使用了现成的分类方法，也要将方法名称准确注明。

这14个指纹图谱的数据以TXT的格式提供，在sample文件夹中。

(2)在test文件夹中给出了14个其它类的指纹图谱。用你的分类方法对它们进行分类，给出分类结果。

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提示：衡量分类方法优劣的标准是分类的正确率，构造分类方法有许多途径，例如提取指纹图谱的某些特征，给出它们的数学表示：几何空间或向量空间的元素等，然后再选择或构造适合这种数学表示的分类方法；又例如构造概率统计模型，然后用统计方法分类等。

说明：

1. 每个文件表示一个数据，第一列表示自变量，第二列表示测量值

2. sample目录为第一问的数据，其中sample1-3 为A类，4-6为B类，7-9为C类，sample10-14是需分类的数据

9 d. S. K- ~! X- ?

3. test目录是第二问的数据

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4. 提交的论文应有完整可执行的程序（优秀文章的程序会被试运行）

4 \3 P+ z0 y* b' h+ `# T, ?4 j

ilikenba

先处理数据！把数据分成两部分，一部分用来提取特征，一部分用来检测！利用Matlab统计工具箱中的主成分分析或者欧式距离、马氏距离的方法或者利用神经网络工具箱中的LVQ神经网络来聚类！详细的可以看看模式识别或聚类分析的书！

99dmg

聚类分析~~~