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貝葉斯分類器是一種最優(yōu)分類器

  • 資源大小:1556 K
  • 上傳時間: 2014-01-05
  • 上傳用戶:zln12345
  • 資源積分:2 下載積分
  • 標(biāo)      簽: 分類器 貝葉斯

資 源 簡 介

貝葉斯分類器是一種最優(yōu)分類器,它假設(shè)基于可獲得的信息可以建立類別的概率密度函數(shù),然后基于最小錯誤率分類準(zhǔn)則進(jìn)行分類。一般假設(shè)概率密度函數(shù)是正態(tài)分布,因為正態(tài)分布數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較好。問題就轉(zhuǎn)化為正態(tài)分布參數(shù)的估計問題。幸運的是,參數(shù)估計問題已經(jīng)被很好的解決了。 基于正態(tài)分布的協(xié)方差的不同,正態(tài)概率分布型的貝葉斯分類器可分為:歐式距離分類器、馬氏距離分類器、線性判別分析、對角線性判別分析、二次判別分析和對角二次判別分析。 在具有模式的完整統(tǒng)計知識條件下,按照貝葉斯決策理論進(jìn)行設(shè)計的一種最優(yōu)分類器。分類器是對每一個輸入模式賦予一個類別名稱的軟件或硬件裝置,而貝葉斯分類器是各種分類器中分類錯誤概率最小或者在預(yù)先給定代價的情況下平均風(fēng)險最小的分類器。它的設(shè)計方法是一種最基本的統(tǒng)計分類方法。 目標(biāo):編程實現(xiàn)正態(tài)概率分布型的貝葉斯分類器。

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