第四章 线性判别函数 2010-10-25
第四章 线性判别函数 2010-10-25
引言
引言
3 分类器设计 81 MAX a(x) 样本分布的 决策规则： 训练样本集 统计特征： 判别函数 概率密度函数 决策面方程 判别函数类{g(a),u∈A} 选择最佳准则 决策规则： 训练样本集 判别函数 准则函数L(a) 决策面方程 求a:L(a)=minL(a)
3 分类器设计 MAX g1 . . . g2 gc . . . x1 x2 xn a(x) 训练样本集 决策规则： 判别函数 决策面方程 选择最佳准则 训练样本集 样本分布的 统计特征： 概率密度函数 决策规则： 判别函数 决策面方程
4 线性判别函数的基本概念 口一般形式 权向量 8(X)=wx+0 阈值权 口两类问题的分类规则 g(x)=81(x)-82(x) g(x)>0,则决策X∈0， 如果{g(x)<0,则决策 X∈0) g(x)=0,可将其任意分类或拒绝
4 线性判别函数的基本概念 一般形式 两类问题的分类规则 4 0 ( ) T g x x w 1 2 ( ) 0, ( ) 0, ( ) 0, g g g x x x x x 则决策 如果 则决策 可将其任意分类或拒绝 1 2 gg g () () () xxx 阈值权 权向量
5 线性判别函数的几何意义 y>0 T2 y= :0 y<0 Ri R2 X W (X w X -00 lwlf
5 线性判别函数的几何意义