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距离判别
判别分析中,贝叶斯判别和
距离判别
的区别在哪?
答:
贝叶斯判别的准则是使由误判带来的平均损失达到最小。
距离判别
采用的是马氏距离,马氏距离反映了分散程度,判别时计算样品到总体的马氏距离,把样品归类到马氏距离最小的类别中。对于协方差矩阵相等的若干个正态总体,两者的不同之处在于临界值的选取;若是先验概率和损失函数相同的两个同协方差矩阵的总体,...
什么是贝叶斯判别准则和
距离判别
法
答:
贝叶斯判别的准则是使由误判带来的平均损失达到最小。
距离判别
采用的是马氏距离,马氏距离反映了分散程度,判别时计算样品到总体的马氏距离,把样品归类到马氏距离最小的类别中。对于协方差矩阵相等的若干个正态总体,两者的不同之处在于临界值的选取;若是先验概率和损失函数相同的两个同协方差矩阵的总体,...
什么叫
距离判别
法和贝叶斯判别法?
答:
距离判别
是一种简单的分类方法,它通过计算待分类样本与各个训练样本之间的距离来进行分类。具体来说,距离判别将待分类样本与训练集中所有样本进行距离计算,然后将待分类样本分配给距离最近的训练样本所属的类别。贝叶斯判别是一种基于贝叶斯定理的分类方法,它通过计算待分类样本属于每个类别的概率来进行分类。
距离判别
法所用的距离是
答:
距离判别
法是一种基于数据之间的距离来进行分类或判别的方法。在判别过程中,该方法将数据点之间的距离作为判断标准,并根据这些距离来做出决策。在具体的实现中,距离判别法通常使用欧几里得距离作为测量数据点之间的距离。欧几里得距离是最常用的距离度量方式之一,它通过计算两点之间的直线距离来衡量它们之间的...
fisher判别分析与
距离判别
分析的区别
答:
fisher判别分析与
距离判别
分析的区别有建立模型的方式不同、对数据分布的假设不同、处理的问题不同。1、建立模型的方式不同。Fisher判别分析是一种基于统计学原理的线性分类方法,通过寻找最佳投影方向,将原始特征空间映射到一个新的低维度特征空间中,并在新的特征空间中寻找一个最优决策面来进行分类。距...
距离判别
和决策树那个更准
答:
决策树更准。根据查询相关信息,决策树分析的判别正确率高达百分之92,
距离判别
正确率为百分之87,所以决策树更准。距离判别是以待判样品到各总体的距离远近为判据的一种直观判别方法,也称为直观判别法。决策树是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,...
说明
距离判别
,贝叶斯判别,费歇判别之间的关系?
答:
这三种分类算法之间的关系是:贝叶斯判别和费舍尔判别都是基于已知样本分布的分类方法,而
距离判别
则不需要假设样本的分布。贝叶斯判别和费舍尔判别都是基于最大化类间距离的思想,但贝叶斯判别是最大化后验概率之间的距离,而费舍尔判别是最大化类别均值之间的距离。在实际应用中,距离判别通常用于样本类别数...
数学建模要比较两组数的大小用什么模型
答:
距离判别
法,fisher判别法。1、距离判别法:数学建模根据两组数之间的距离来判断它们的大小关系。2、fisher判别法:利用方差分析的思想构造一个判别函数或称判别式,然后将新的样品代入判别式中求出y值,最后与判别临界值进行比较,判断应属于哪一个总体。
距离判别
法的基本思想和方法
答:
基本思想和方法是:先根据已知分类的数据,分别计算各类的重心,然后计算待判样本与各类的
距离
,与哪一类距离最近,就判待判样本x属于哪一类。
欧氏
距离判别
法,马氏距离判别法和Fisher判别法的优缺点有哪些_百度知 ...
答:
1、欧氏
距离
(Euclidean distance)也称欧几里得度量、欧几里得度量,是一个通常采用的距离定义,它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧氏距离的就是两点之间的距离。缺点:就大部分统计问题而言,欧氏距离是不能令人满意的。(每个坐标对欧氏距离的贡献是同等的。当坐标表示测量值时...
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