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贝叶斯分类器与Fisher判别法的结合。

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简介：
贝叶斯分类器与费雪判别法的整合，涵盖了课程设计中的论文撰写以及算法实现的详细对比分析。

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  • 贝叶斯分类器与Fisher判别的结合
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    本文探讨了贝叶斯分类器和Fisher判别法的有效结合，提出了基于两者优势互补的新算法，以提高模式识别及数据分类的准确性。 贝叶斯分类器与Fisher判别的融合方法研究包括了课程大作业论文的撰写以及算法实现的对比分析。
     
  • 判别分析（距离判别与贝叶斯判别）
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    判别分析是一种统计方法，用于根据观测数据将对象分类到已知组别中。它包括基于距离和概率理论的两类主要方法：距离判别法和贝叶斯判别法。 在判别分析中，需要至少有一个已知类别的“训练样本”。利用这些数据可以建立一个判别准则，并使用预测变量来为未知类别进行分类。 Fisher 判别法是一种通过投影来进行的判别方法。考虑只涉及两个（预测）变量的问题，在这种情况下假定只有两类。每个观测值是二维空间中的一个点，其中一类包含38个点（用“o”表示），另一类有44个点（用“*”表示）。按照原始坐标轴很难区分这两种类型的样本。 因此，寻找一种投影方向使得这两组数据尽可能分开是非常重要的。在这种情况下，选择图中虚线所示的方向，并沿垂直于该直线的二维空间进行投影可以实现最佳分类效果。如果采用其他任何方向，则判别结果都不会比这一方法更好。 完成上述步骤后，在此基础上应用距离测量的方法以确定最终的判别准则。这种方法即为Fisher 判别法，其核心在于首先通过适当的投影来优化不同类别之间的可分性。
     
  • 朴素贝叶斯算法-朴素贝叶斯分类器
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    简介：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的高效概率分类方法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。 朴素贝叶斯分类器在估计类条件概率时假设给定类标号y的情况下属性之间是条件独立的。这一条件独立性的假设可以形式化地表示如下： 每个训练样本可以用一个属性向量X=(x1,x2,x3,...,xn)来表示，其中各个属性之间的关系被假定为在给定类标号下相互独立。
     
  • 贝叶斯分类器
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    贝叶斯分类器是一种基于概率论的机器学习方法，利用贝叶斯定理计算给定特征条件下各类别的后验概率，以实现数据分类。 此工程采用周志华老师的《机器学习》一书中的数据实现了一个朴素贝叶斯分类器。
     
  • 朴素贝叶斯分类器的MATLAB实现：朴素贝叶斯分类器
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    本文章介绍了如何使用MATLAB语言来实现机器学习中的经典算法之一——朴素贝叶斯分类器。通过简洁的代码和实例，帮助读者掌握其原理及应用方法。 这里的文件包含以下内容： 1. load_data：从csv文件导入数据。 2. 可视化：在名为“可视化”的文件夹中的训练数据中打印两个类的特征分布直方图。 3. estimate_：估计给定数据的模型。 4. classify_：根据模型和数据进行分类。 5. 测试：使用 alpha=1:0.1:1000 测试 Naive 分类器，并在“可视化”文件夹中打印一个名为 accuracy 1-1000.pdf 的图。 6. InspectTheModel：尝试衡量每个类的每个特征值的影响。 7. jointProb：计算给定一个类的两个给定特征值的联合概率。 8. 互信息：在训练数据上计算互信息以驱动最可能依赖特征对的选择。 9. testingBonus：使用候选特征对测试朴素分类器。 要运行演示，请运行testing.m，并根据需要更改开始、步骤和结束。
     
  • 贝叶斯分类算法
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    贝叶斯分类算法是一种基于概率论的机器学习方法，通过计算不同类别条件下属性值的概率分布来进行预测和分类。 这是模式分类课程中的代码示例，涵盖了所有重要的模式分类算法的实现与实验内容。该程序使用MATLAB编写，并且质量较高，对于学习模式分类、模式识别及机器学习的学生具有重要参考价值。 本项目实现了贝叶斯估计相关的编程任务：构建一个可以对两类样本进行分类的贝叶斯分类器，假设每个类别的分布遵循高斯分布。具体参数如下： - 类别1 的均值矢量为 m1 = (1, 3)，协方差矩阵 S1 是(1.5, 0; 0, 1)； - 类别2 的均值矢量为 m2 = (3, 1)，协方差矩阵 S2 则是(1, 0.5; 0.5, 2)； - 先验概率 P1 和P2 均设为1/2。 具体任务包括： (a) 使用指定函数生成每个类别的随机样本（类别1和类别2各50个），并在同一张图中以散点形式展示这些二维数据； (b) 仅利用第一个特征分量作为分类依据，对上述所有一百个样本进行分类，并计算正确率。在图表上用不同颜色标注正确的与错误的分类结果； (c) 类似地，使用第二个特征分量为单一分类标准，重复实验并记录统计信息及可视化效果； (d) 使用两个特征维度同时作为输入变量来执行贝叶斯分类器操作，评估总体准确性，并以图形形式展示正确和误判样本； (e) 最后对上述各步的测试结果进行分析总结。
     
  • 贝叶斯分类器的朴素算法
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    贝叶斯分类器的朴素算法是一种基于概率论的机器学习方法，通过计算各类别条件下属性的概率来预测数据所属类别。该模型假设各特征之间相互独立，简化了复杂度并广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。 实现朴素贝叶斯分类器算法的基本功能，并在代码中添加了详细的注释。此外还提供了一个垃圾邮件过滤的实例来展示该算法的应用。需要注意的是，此示例使用的是Python 2.7版本，如果要在Python 3环境下运行，则可能需要根据提示修改部分语法（例如`sorted()`函数的参数）。
     
  • 二维特征下的贝叶斯分类判别函数绘图
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    本研究探讨了在二维特征空间中应用贝叶斯分类方法，并通过图形化手段展示其分类判别函数。分析不同先验概率对分类结果的影响，为模式识别提供可视化理解。 对于二维特征的数据集，采用最小错误率贝叶斯判别方法进行两类数据的分类，并绘制出相应的贝叶斯决策面。
     
  • Python 贝叶斯分类器模式识别.zip
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    本资源提供了一种基于贝叶斯理论的Python实现方案，专注于模式识别领域。通过该代码包，学习者能够深入理解并实践贝叶斯分类器的应用。 1. 使用提供的训练数据集设计一个基本的最小错误率贝叶斯分类器，并利用测试数据进行验证，计算其错误率。 2. 采用最小风险判别准则来进行分类实验，在此过程中假设损失参数矩阵为L，可根据具体情况调整该矩阵中的数值。这里提供了一个初始的损失参数矩阵：[0,2,1; 3,0,4; 1,2,0] ，你可以根据实际需要进行修改。 3. 分析改变损失函数对分类结果的影响，并给出两个不同的损失矩阵得到的不同分类效果作为对比。 4. 使用Python编程语言完成上述实验。
     
  • 贝叶斯分类决策器
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    贝叶斯分类决策器是一种统计学方法，通过计算给定数据属于各类别的概率来进行预测。它基于贝叶斯定理，利用先验知识和观察数据进行后验概率估计，在模式识别与机器学习领域有广泛应用。 讲解分类器贝叶斯决策基础的PPT内容简单易懂，易于上手学习。