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贝叶斯判别和fisher的比较
Bayes判别
法
与Fisher
判别法相比哪个更好呢?
答:
至今还难以评价哪一种判别方法最好,此处仅对
Bayes判别
法
与Fisher
判别法作
比较
。(1)当k个总体的均值向量 共线性程度较高时,
Fisher判别
法可用较少的判别函数进行判别,因而比Bayes判别法简单。另外,Fisher判别法未对总体的分布提出什么特定的要求。(2)Fisher判别法的不足是它不考虑各总体出现概率的大...
判别
分析分类
答:
最后,判别标准的选择对分类效果至关重要。
距离判别依赖于样本间的距离,Fisher判别则利用样本的协方差矩阵,寻找最大化类别间方差和最小化类别内方差的决策边界
。Bayes判别法则基于贝叶斯定理,结合先验知识来优化分类决策。总的来说,判别分析是一个灵活且多维度的分类工具,能够根据不同的策略和假设,针对...
常用的主流数据统计分析方法:2.
判别
分析
答:
因此,
Fisher类判别较Bayes类判别简单一些
。 ii. 当两个总体时,若它们的协方差矩阵相同,则距离判 别和Fisher判别等价。 当变量服从正态分布时,它们还 和Bayes判别等价。 iii. 与距离判别一样,费歇判别与各总体出现的机会大小 (先验概率)完全无关;也没有考虑错判造成的损失。如何从m个...
距离判别法和
贝叶斯判别
方法的异同
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,...
r语言中
费希尔判别
分析怎么看截距
答:
我们之前介绍了判别分析中,因为判别准则的不同,可分为多种判别分析法。常用的有费歇尔(Fisher)判别分析、贝叶斯(Bayes)判别分析和距离判别分析。在上2篇文章中(判别分析——距离判别法和贝叶斯(Bayes)判别分析)介绍了距离判别分析和
贝叶斯判别
,本文将介绍贝费歇尔(Fisher)判别分析。
Fisher判别
,又...
20数据
判别
分析
答:
三种判别法
的对比
1 、距离判别法
与 Fisher
判别法未对总体的分布提出特定的要求,而
Bayes 判别
法要求总体的分布明确。 2 、在正态等协差阵的条件下,Bayes 判别法(不考虑先验概率的影响)等价于距离判别准则
和 Fisher
线性判别法。 3 、当 K 个总体的均值向量共线性较高时,Fisher 判...
数学建模算法总结
答:
判别分析: 是根据所研究的个体的观测指标来推断个体所属类型的一种统计方法。判别准则在某种意义下是最优的,如错判概率最小或错判损失最小。这一方法像是分类方法统称。 如距离判别,
贝叶斯判别和FISHER判别
典型相关分析: 研究两组变量的相关关系 相对于计算全部相关系数,采用类似主成分的思想,分别...
因子分析中参数估计的方法?正交因子模型需要满足的条件?有斜交因子模...
答:
费歇(
FISHER
)
判别
思想是投影,使多维问题简化为一维问题来处理.选择一个适当的投影轴,使所有的样品点都投影到这个轴上得到一个投影值.对这个投影轴的方向的要求是:使每一类内的投影值所形成的类内离差尽可能小,而不同类间的投影值所形成的类间离差尽可能大.
贝叶斯
(
BAYES
)判别思想是根据先验概率求出后验概率,并...
统计按照统计方法分类分为
答:
费歇(
FISHER
)
判别
思想是投影,使多维问题简化为一维问题来处理.选择一个适当的投影轴,使所有的样品点都投影到这个轴上得到一个投影值.对这个投影轴的方向的要求是:使每一类内的投影值所形成的类内离差尽可能小,而不同类间的投影值所形成的类间离差尽可能大.
贝叶斯
(
BAYES
)判别思想是根据先验概率求出后验概率,并...
信用分析的古典信用分析方法
答:
目前,统计学建立判别函数常用方法有:一是未知总体分布情况下,根据个体到各个总体的距离进行
判别的
距离判别函数;二是已知总体分布的前提下求得平均误判概率最小的分类判别函数,也称距离判别函数,通常称为
贝叶斯
(
bayes
)判别函数;三是未知总体分布或未知总体分布函数前提下的根据费歇(
fisher
) 准则得到的最优线性判别函数。2...
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fisher判别法r语言代码
贝叶斯和费希尔判别的联系
贝叶斯和费希判别法
fisher判别和bayes判别
贝叶斯和具体判别法的差异
fisher判断准则和bayes
判别分析和聚类分析的区别
贝叶斯判别法
fisher判别分析