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主要内容
Ø引言
Ø线性判别函数的基本概念
ØFisher线性判别准则
ØFisher线性判别实例演示
Ø感知器的基本概念
Ø感知器的实现方法
Ø感知器算法实例演示
Ø最小平方误差判别
引言
基于概率密度(估计)的分类器设计
基于样本的直接分类器设计
基于样本进行分类器设计的三要素:
1.确定分类器,也就是判别函数的类型
2.确定分类器设计的目标或准则
3.设计算法利用样本数据搜索到最优的函数参数。
形式化:gg(()),,
判别函数类,α:未定参数
准则函数L(α)
****
求:LL(())mmiinnLL(())
本章只考虑线性判别函数
T
g(x)wxw0
多类情况
T
g(x)wxwi1,,c
iii0
——次优分类器(相对于贝叶斯分类器)
基本概念
【线性判别函数的表达式】
T
形式:g(x)wx+w
0
其中:X--d维特征向量
表示为:xT[x,x,…,x]T
12d
W--权向量
表示为:wT[w,w,…,w]T
12d
W--常数,称为阈值权
0
【两类问题的决策规则】
判别函数:
g(x)g1(x)-g2(x)
决策规则:
1
g(x)g(x)g(x)0或拒绝,或分到任一类等特殊处理
12
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