试析距离判别法、贝叶斯判别法和费希尔判别法的异同。相关知识点: 试题来源: 解析 ①费希尔判别与距离判别对判别变量的分布类型无要求。二者只是要求有各类母体的两阶矩存在。而贝叶斯判别必须知道判别变量的分布类型。因此前两者相对来说较为简单。反馈 收藏
•距离判别法:简单直观,计算速度快,但对于数据分布不均匀的情况效果较差。 •贝叶斯判别法:考虑了先验概率和条件概率,对于数据分布不均匀的情况效果较好,但需要对概率进行估计。 •费歇尔判别法:考虑了类别之间的判别准则,对于数据分布不均匀的情况效果较好,但计算复杂度较高。 五、总结 距离判别法、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...