距离判别法贝叶斯判别法和费歇尔判别法的异同.pdfVIP

距离判别法贝叶斯判别法和费歇尔判别法的异同

距离判别法、贝叶斯判别法和费歇尔判别法是三种常见的分类方法。

它们都是基于已知类别的数据集，通过学习得到一个分类模型，然后

用该模型对未知数据进行分类。虽然它们都属于分类方法，但是它们

之间还是存在一些异同点的。

一、距离判别法

距离判别法是根据样本之间的距离来进行分类的方法。具体地说，对

于一个未知样本，计算它与每个已知类别中心之间的距离，然后将其

归为距离最近的那个类别。其中“中心”可以是类别内所有样本的平

均值或者其他统计量。

优点：

1.简单易懂：距离判别法直观易懂，容易理解。

2.计算简单：计算样本与中心之间的距离只需要进行简单的数学运算

即可。

缺点：

1.对异常值敏感：由于距离判别法是基于样本之间的距离来进行分类，

因此如果存在异常值，则可能会影响分类结果。

2.需要提前确定中心：在使用距离判别法时需要提前确定每个类别的

中心，而这个过程可能会比较困难。

二、贝叶斯判别法

贝叶斯判别法是一种基于概率的分类方法。它假设每个类别都服从某

种概率分布，然后根据贝叶斯公式计算出每个类别对于给定样本的后

验概率，最终将样本归为后验概率最大的那个类别。

优点：

1.可以处理多维特征：与距离判别法不同，贝叶斯判别法可以处理多

维特征。

2.对异常值不敏感：由于贝叶斯判别法是基于概率分布来进行分类的，

因此对于一些异常值，它可以通过概率分布来进行修正。

缺点：

1.需要大量数据：由于贝叶斯判别法需要估计每个类别的概率分布，

因此需要大量的数据才能得到准确的结果。

2.对先验概率敏感：在使用贝叶斯判别法时需要提前确定每个类别的

先验概率，而这个过程可能会比较困难。

三、费歇尔判别法

费歇尔判别法是一种基于方差分析理论的分类方法。它假设每个类别

服从某种概率分布，然后根据方差分析的原理来计算每个类别对于给

定样本的“可信度”，最终将样本归为“可信度”最高的那个类别。

优点：

1.可以处理多维特征：与距离判别法不同，费歇尔判别法可以处理多

维特征。

2.对异常值不敏感：由于费歇尔判别法是基于方差分析理论来进行分

类的，因此对于一些异常值，它可以通过方差分析来进行修正。

缺点：

1.需要大量数据：由于费歇尔判别法需要估计每个类别的概率分布，

因此需要大量的数据才能得到准确的结果。

2.对先验概率敏感：在使用费歇尔判别法时需要提前确定每个类别的

先验概率，而这个过程可能会比较困难。

总结：

距离判别法、贝叶斯判别法和费歇尔判别法都是常见的分类方法，它

们都有自己的优缺点。在实际应用中，我们需要根据具体问题选择合

适的分类方法，并结合具体情况进行调整和改进。