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概率论与数理统计之贝叶斯判别分析.pptVIP

概率论与数理统计之贝叶斯判别分析.ppt

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贝叶斯判别分析

汇报人:

学号:;从距离判别法来看,它存在以下缺乏:

〔1〕判别方法与总体各自出现的概率的大小无关;

〔2〕判别方法与错判之后所造成的损失无关。

从费歇尔判别法来看,它随着总体个数的增加,建立的判别函数式个数也增加,因而计算起来比较麻烦。

如果对多个总体的判别考虑的不是建立判别式,而是计算新给样品属于各总体的条件概率P(l/x),比较这k个概率的大小,然后将样品判归为来自概率最大的总体,这种判别方法称为贝叶斯判别方法。;先验概率和后验概率;先验概率和后验概率的区别:;1、Bayes判别法根本思想;2、多元正态总体的Bayes判别法;〔2〕假设协方差阵相等;〔3〕计算后验概率;例〔胃癌的鉴别〕为了判别病人是胃癌、还是萎缩性胃炎。现对患有胃癌、萎缩性胃炎和非胃炎患者中随机抽取15个病人,每人化验4项生化指标:血清铜蛋白〔X1〕、蓝色反映〔X2〕、尿吲哚乙酸〔X3〕和中性硫化物〔X4〕,具体数据见表5.10。试用贝叶斯判别分析,对这15个样品进行判别归类。

并在此根底上,判断X1=205,X2=140,X3=11,X4=20属于哪一种患者?;类别;;;误判的样本是4、8、11,回判后分别属于3、3、2组,即非胃炎患者、非胃炎患者、萎缩性胃炎患者。

并从表中可以看出,在15名患者数据所构成训练的根底之上,第16个数据〔即待判者〕属于胃癌患者,从而到达了判别的效果。

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