第二章 基於距離的分類器

2021-10-05 18:31:10 字數 759 閱讀 5668

2.1 med分類器

基於距離的決策:把測試樣本到每個類之間距離作為決策模型,將測試樣本判定為與其距離最近的類。

原型的種類:均值——將該類中所有訓練樣本的均值作為類的原型。最近鄰——從一類的訓練樣本中,選取與測試樣本距離最近的乙個訓練樣本,作為該類的原型。

距離的種類:歐式距離,曼哈頓距離,加權歐式距離。

med分類器:最小歐式距離分類器,類的原型為均值。

2.2 特徵白化

特徵白化的目的:將原始特徵對映到新的乙個特徵空間,使得在新空間中特徵的協方差為單位矩陣,從而去除特徵變化的不同及特徵之間的相關性。

特徵轉化的過程:將特徵轉化分為兩步:先去除特徵之間的相關性(解耦),然後再對特徵進行尺度變化(白化)。令w=w1w2,解耦:通過w1實現協方差矩陣對角化,去除特徵之間的相關性。白化:通過w2對上一步變換後的特徵再進行尺度變換實現所有特徵具有相同方差。

2.3 micd分類器

micd分類器:最小類內距離分類器,基於馬氏距離的分類器。類的原型:均值。

micd分類器的缺陷是會選擇方差較大的那一類。優點是不受量綱的影響。

第二章 基於距離的分類器 筆記

基於距離的決策 把測試樣本到每個類之間的距離作為決策模型,將測試樣本判定為其距離最近的類。判別公式 y ci if d y,ci d y,cj any j i 常見的幾種距離度量 med分類器 最小歐式距離分類器 距離衡量 歐式距離 類的原型 均值 決策邊界 目的 將原始特徵對映到乙個新的特徵空間,...

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