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文檔簡介
1、II將它們帶入到Parzen窗算法中以求得各自的類條件概率密度)|(ixpω，然后使用基于最小錯誤率的貝葉斯決策規(guī)則將驗證集中的各待分類特征向量歸入所屬類別，從而得出了對獨立公式的正確定位率。Parzen窗中的窗寬是一個非常重要的數(shù)值，它對最終的定位率起到很大的影響。由于窗寬h是一個大于零的實數(shù)，所以本人的想法是將窗寬的初始值和終止值分別設為一個較小值和一個較大值，然后以較小的步長值遍歷此范圍內的所有數(shù)值，從而在此范圍內找出最佳的窗寬值
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