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《西北大学》 2011年
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贝叶斯分类方法的对比研究与改进算法

曹玲玲  
【摘要】:人类智慧的一个重要方面是其认识外界事物的能力。人们为了掌握客观事物,把事物按相似的程度组成类别,模式识别的目的就是利用计算机将某一具体的事物正确的归类。分类是机器学习,模式识别和人工智能等相关领域广泛研究的问题。近年来,随着新技术的不断涌现,分类方法也得到了新的发展。 针对不同的分类问题,分类方法多种多样。在众多的分类方法中,贝叶斯分类器受到了极大地重视。在贝叶斯分类模型中,模型分别模拟各个类别的类条件概率分布,然后依据贝叶斯定理计算后验概率。但是贝叶斯分类器具有较强的限定,即要求属性之间是相互独立的,并且分类器在训练和学习过程中,不能有效的利用类间的信息,而类间信息对分类而言是重要的。因此,本文在认真分析Fisher线性判别理论的基础上,研究了一种基于Fisher线性判别分析的贝叶斯分类器。该算法关键是寻找最佳的线性变换矩阵,将原始数据通过线性变换投影到新的样本空间,获得新样本。新样本在新的空间里能更好的分开,然后应用经典的贝叶斯分类方法对新样本进行学习分类。实验表明将经典贝叶斯分类器与Fisher线性判别分析方法有机结合起来,能获得更好的分类效果。 另外,本文还对模式分类中的特征提取和选择进行了深入的研究。目前科技水平飞速发展,信息获取技术不断提高,不仅获得的数据量是相当大的,而且数据的维数也越来越高。特征选择和提取能够筛选出最本质、最相关、最有效的特征,降低数据的维数,去掉冗余和无关的特征。主成分分析和K-L变换都是特征提取的基本方法,通过对原始数据集进行标准正交变换而实现数据的降维。通过实验仿真结果表明,特征提取和选择有利于改善分类器的分类效果,提高分类器的分类精度。
【学位授予单位】:西北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP301.6

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 周龙;基于朴素贝叶斯的分类方法研究[D];安徽大学;2006年
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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10 郭相科;刘进忙;曹学斌;张玉鹏;;子类独立分量分析在声目标识别中的应用[A];中国声学学会2007年青年学术会议论文集(上)[C];2007年
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1 吴艳;多传感器数据融合算法研究[D];西安电子科技大学;2003年
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1 王夏黎;视频交通流检测及车辆识别系统的设计与实现[D];西北大学;2001年
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【同被引文献】
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【二级参考文献】
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