Bayes分类器教学提纲.doc

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1、…………………………………………………………最新精品资料推荐……………………………………………………模式识别实验题目：Bayes分类器的设计学院计算机科学与技术专业计算机科学与技术学号2012436034姓名顾文远指导教师李凯…………………………………………………………最新精品资料推荐……………………………………………………5…………………………………………………………最新精品资料推荐……………………………………………………2015年10月14日…………………………………………………………最新精品资料推荐

2、……………………………………………………5…………………………………………………………最新精品资料推荐……………………………………………………实验一Bayes分类器设计一、教学要求理解基于Bayes决策理论的随机模式分类的原理和方法，掌握基于最小错误率的贝叶斯决策和基于最小风险的贝叶斯决策，并能够对贝叶斯规则给出具体的实现。二、知识点提示知识点：错误率、风险、先验概率、概率密度函数、最小错误率贝叶斯决策规则、最小风险贝叶斯决策规则。重点：最小错误率贝叶斯决策规则和最小风险贝叶斯决策规则的实现。难点：最小风

3、险贝叶斯决策规则的实现。三、教学内容Bayes分类器的基本思想是依据类别先验概率和条件概率密度，按照某种准则使分类结果从统计上讲是最佳的。换言之，根据类别先验概率和条件概率密度将模式空间划分成若干个子空间，在此基础上形成模式分类的判决规则。准则函数不同，所导出的判决规则就不同，分类结果也不同；使用哪种准则或方法应根据具体问题来确定。1．产生二维正态分布模式，并将产生的样本集随机地分为训练集和测试集；2．分别设计最小错误率的Bayes分类器和最小风险Bayes分类器，并对测试集进行分类，观察代价函数的设置对

4、分类结果的影响；3．统计错分概率。四、实验原理以Bayes公式为基础，利用测量到的对象特征配合必要的先验信息，求出各种可能决策情况（分类情况）的后验概率，选取后验概率最大的,或者决策风险最小的决策方式(分类方式)作为决策（分类）的结果。也就是说选取最有可能使得对象具有现在所测得特性的那种假设，作为判别的结果。五、实验步骤1、首先产生二维正态分布模式的数据，设定产生均值为2，标准差为0.5的100个随机数据和均值为-2，标准差为2的100个随机数据，其中一个产生的正态密度曲线图如下：………………………………

5、…………………………最新精品资料推荐……………………………………………………5…………………………………………………………最新精品资料推荐……………………………………………………2、设计最小错误率的Bayes分类器，将两类数据分别根据先验概率和类条件概率密度计算后验概率，选择后验概率大的为一类，得出测试集正确率和错误率为（其中worng1是将第一类错分到第二类的错误率，worng2是将第二类错分到第一类的错误率）：rightRate1=0.9800worng1=0.0200rightRate2=0.920

6、0worng2=0.08003、设计最小风险Bayes分类器，根据前面计算的后验概率，利用决策表计算出条件风险R，决策选择风险小的，即对于第一类数据如果算出的R1风险小根据分类器设定选择第一类分类，则分类正确，对于第二类数据如果算出的R2风险小即选择第二类分类，分类正确，否则分类错误，根据这一标准计算分类决策的正确率和错误率。决策表…………………………………………………………最新精品资料推荐……………………………………………………5…………………………………………………………最新精品资料推荐…………………

7、…………………………………决策ω1ω2α104α220这里worng3是最小风险Bayes分类器将第一类错分到第二类的错误率，worng4是将第二类错分到第一类的错误率：rightRate3=0.9500worng3=0.0500rightRate4=0.9400worng4=0.0600当改变代价函数，分类结果也随之改变，这里仅仅将λ12的值和λ21的值互换，分类结果就不同了。λ21增大，即将第一类数据错分到第二类里面的风险就变大了，一些数据因为风险大了所以会分到第一个类别中去，相应的第一类的数据分类错

8、误率减小，当然同时第二类的数据分类错误率增加了。rightRate3=1worng3=0rightRate4=0.8700worng4=0.1300六、思考题1.如何获得类条件概率密度？类条件概率是已知的，也就是这里是自己设定的,pw1=pw2=0.5.…………………………………………………………最新精品资料推荐……………………………………………………5…………………………………………………………最新精品资料推荐…………………