由於被測試的模式特徵向量通常存在隨機性，所獲得的模式樣本有一定的統計分布。因此，採用統計決策的理論方法進行模式分類是常用的模式識別方法。這也是遙感影象土地分類的常用方法。統計決策函式以貝葉斯定理為基礎，一般需要滿足兩個基本條件：
1）已知模式向量的有關概率分布先驗知識，如先驗概率、類條件概率密度。
2）待解決的問題中，其訓練樣本的類別是已知的，因此在已知的類別樣本的指導下進行模式分類的。稱為有監督分類。
貝葉斯分類器的分類原理是通過某物件的先驗概率，利用貝葉斯公式計算出其後驗概率，即該物件屬於某一類的概率，選擇具有最大後驗概率的類作為該物件所屬的類。
貝葉斯分類器的分類原理是通過某物件的先驗概率，利用貝葉斯公式計算出其
matlab 實現貝葉斯分類器
網上有很多文章介紹貝葉斯原理，這裡推薦個鏈結。這裡再說貝葉斯分類器的設計步驟 1.對每個簇的資料求均值mu 和協方差矩陣sigma 2.對測試資料，將其對每個簇用均值和協方差矩陣求相關性。3.將資料分類到相關性大的簇中。分類器函式 bayesclassifer.m function labels b...
貝葉斯分類器的MATLAB實現
貝葉斯分類器是一種簡單的模式分類器，它是以特徵值的統計概率為基礎的，簡單的講，例如已知兩個類w1和w2，乙個未知樣本x，這裡說的未知，就是不知道它屬於w1類還是屬於w2類，然後根據統計方法分別計算得到x屬於w1類的概率，即p w1 x 和屬於w2類的概率，即p w2 x 如果p w1 x p w2 ...
Python實現貝葉斯分類器
使用樸素貝葉斯分類器，對一片文章進行分類處理 對中文進行分詞處理 jieba分詞 對分開的詞語進行處理，去除重複詞彙，去除標點和單個虛擬詞彙如 你，我，他。選擇特徵詞，很重要，要總結出符合某一型別的關鍵特徵詞對分類器進行訓練，即傳入一些已經分好類的文章，讓分類器可以知道其中的一些特徵詞。計算出特徵詞...