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文档介绍
第二章
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最小错误率决策准则为:
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将样本全部化为规范化增广样本向量:
最近邻法与k近邻法都是近邻分类的方法,都属于有监督的模式识别非参数方法。它们是把训练集各类中全部样本都作为"代表点",用点与点之间的距离来定义两个样本的近似程度。最近邻法是最简单的近邻分类法,直观来说,对于未知样本x,比较x与已知类别中所有样本的距离,并决策x与离它最近的样本同类。K近邻法是最近邻法的一个改进,它的基本思路是取未知样本x的K个近邻,看这K个近邻中多数属于哪一类,就把x归为哪一类。最近邻法是k近邻法在k=1时的特例。
有监督学****方法是用已知类别的样本集(也称训练样本集)来训练分类器,以使得训练样本集的分类达到某种最优,并能推广到对新数据的分类。
非监督学****方法指没有训练样本集,所有样本数据类别未知,需要根据样本间的相似性以及样本集的内在规律,对样本集进行分类
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最小错误率决策准则为:
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将样本全部化为规范化增广样本向量:
最近邻法与k近邻法都是近邻分类的方法,都属于有监督的模式识别非参数方法。它们是把训练集各类中全部样本都作为"代表点",用点与点之间的距离来定义两个样本的近似程度。最近邻法是最简单的近邻分类法,直观来说,对于未知样本x,比较x与已知类别中所有样本的距离,并决策x与离它最近的样本同类。K近邻法是最近邻法的一个改进,它的基本思路是取未知样本x的K个近邻,看这K个近邻中多数属于哪一类,就把x归为哪一类。最近邻法是k近邻法在k=1时的特例。
有监督学****方法是用已知类别的样本集(也称训练样本集)来训练分类器,以使得训练样本集的分类达到某种最优,并能推广到对新数据的分类。
非监督学****方法指没有训练样本集,所有样本数据类别未知,需要根据样本间的相似性以及样本集的内在规律,对样本集进行分类
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