非引數技術——Parzen窗估計方法
常用的模式分類的非引數技術主要有兩種：Parzen窗估計方法和K-近鄰概率密度估計方法。二者其實是對同一個問題的不同角度去解決。Parzen窗估計方法的主題思想是固定視窗區域容積，去看有多少個樣本點在裡面，而K-近鄰概率密度估計方法的主要思想是固定樣本點的個數（k個）看需要的多大的容積。本文是一個Parzen窗估計方法的例子。
本例所需要的樣本資料如下
問題：
Consider Parzen-windowestimates and classifiers for points in the table above. Let your windowfunction be a spherical Gaussian, i.e.,
(a)WriteaprogramtoclassifyanarbitrarytestpointxbasedontheParzenwindowestimates. Train your classifier using the three-dimensional datafrom your three categories in the table above. Set h = 1 and classify thefollowing three points: (0.50,1.0,0.0)t, (0 .31,1.51,−0.50)tand (−0.3,0.44,−0.1)t.
(b) Repeat with h =0.1.
不妨令
其中H為一正常數。我們有
根據此式可知，H的取值變化只能同等比例地放大或縮小 的值，不影響其變化趨勢以及大小關係。因而我們可以假設 。因而我們有
利用這些關係式，我們可以求出 
計算結果：
|
0.1259 |
0.1534 |
0.1399 |
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0.4711 |
0.4828 |
0.3783 |
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0.3980 |
0.2260 |
0.1832 |
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