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朴素贝叶斯分类的工作过程如下:(1)? 每个数据样本用一个n维特征向量X= {x1x2……xn}表示分别描述对n个属性A1A2……An样本的n个度量(2) 假定有m个类C1C2…Cm给定一个未知的数据样本X(即没有类标号)分类器将预测X属于具有最高后验概率(条件X下)的类也就是说朴素贝叶斯分类将未知的样本分配给类Ci(1≤i≤m)当且仅当P(CiX)> P(CjX)对任意的j=12…mj≠i这样最
朴素贝叶斯分类的工作过程如下:(1)? 每个数据样本用一个n维特征向量X= {x1x2……xn}表示分别描述对n个属性A1A2……An样本的n个度量(2) 假定有m个类C1C2…Cm给定一个未知的数据样本X(即没有类标号)分类器将预测X属于具有最高后验概率(条件X下)的类也就是说朴素贝叶斯分类将未知的样本分配给类Ci(1≤i≤m)当且仅当P(CiX)> P(CjX)对任意的j=12…mj≠i这样最
朴素贝叶斯分类朴素贝叶斯分类或简单贝叶斯分类的工作过程如下:(1)每个数据样本用一个n维特征向量表示分别描述对n个属性A1A2…An样本的n个度量(2)假定有m个类C1C2…Cm给定一个未知的数据样本X(即没有类标号)分类法将预测X属于具有最高后验概率(条件X下)的类即是说朴素贝叶斯分类将未知的样本分配给类Ci当且仅当 ()这样最大化其最大的类Ci称为最大后验假定根据
IRIS数据集的Bayes分类实验实验原理概述模式识别中的分类问题是根据对象特征的观察值将对象分到某个类别中去统计决策理论是处理模式分类问题的基本理论之一它对模式分析和分类器的设计有着实际的指导意义贝叶斯(Bayes)决策理论方法是统计模式识别的一个基本方法用这个方法进行分类时需要具备以下条件:各类别总体的分布情况是已知的要决策分类的类别数是一定的其基本思想是:以Bayes公式为基础利用测量
function Bayes2为了提高实验样本测试的精度故采用多次模拟求平均值的方法N=input(实验模拟次数 N(N最好为奇数) )Result(1:31:3)=0????? 判别矩阵的初始化for k=1:N???????????? 控制程序模拟次数N??? 生成二维正态分布的样本2 X N 维的矩阵???? X1=mvnrnd([1 2][4 00 6]300)?? 2 X N???
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级朴素贝叶斯 结 构贝叶斯理论贝叶斯分类器 Ω={A1×A2×...×Am}是由所有未知类别的可能样本组成的集合 Ωc={A1×A2×...×Am×C}是由所有已知类别的样本组成的集合D Ωc是训练样例集合 Ω中的元素x表示为x = <a1a2 …am> Ωc中的元素x表示为x = <a1a2 …am
《模式识别》实验报告---最小错误率贝叶斯决策分类一实验原理对于具有多个特征参数的样本(如本实验的iris数据样本有个参数)其正态分布的概率密度函数可定义为式中是维行向量是维行向量是维协方差矩阵是的逆矩阵是的行列式本实验我们采用最小错误率的贝叶斯决策使用如下的函数作为判别函数(3个类别)其中为类别发生的先验概率为类别的类条件概率密度函数由其判决规则如果使对一切成立则将归为类我们根据假设:类别
贝叶斯理论1.贝叶斯法则机器学习的任务:在给定训练数据D时确定假设空间H中的最佳假设 最佳假设:一种方法是把它定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能假设贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法基于假设的先验概率给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身2.先验概率和后验概率用P(h)表示在没有训练数据前假设h拥有的初始概率P(h)被称为h的先验概率先验概率反映
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