第二章 基於距離的分類器 筆記

2022-05-16 04:20:35 字數 1167 閱讀 2465

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,使得在新空間中特徵的協方差矩陣為單位矩陣,從而去除特徵變化的不同及特徵之間的相關性。

假設對映矩陣為:

轉換後的特徵y為:

轉換後的協方差矩陣為:

目標:

特徵解耦:

特徵白化:

w轉換後的距離:

micd分類器(最小類內距離分類器):

度量距離:馬氏距離

類的原型:均值

判別公式:

決策邊界:

第二章 基於距離的分類器

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。...

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