概率论与数理统计之贝叶斯判别分析.ppt

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资源描述

1、贝叶斯判别分析 汇报人: 学号:,从距离判别法来看,它存在以下不足: (1)判别方法与总体各自出现的概率的大小无关; (2)判别方法与错判之后所造成的损失无关。从费歇尔判别法来看,它随着总体个数的增加,建立的判别函数式个数也增加,因而计算起来比较麻烦。如果对多个总体的判别考虑的不是建立判别式,而是计算新给样品属于各总体的条件概率P(l/x),比较这k个概率的大小,然后将样品判归为来自概率最大的总体,这种判别方法称为贝叶斯判别方法。,贝叶斯判别分析,先验概率和后验概率,先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率,它往往作为“由因求果”问题中的“因”出现。后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的

2、概率,是“执果寻因”问题中的“因”。后验概率是基于新的信息,修正原来的先验概率后所获得的更接近实际情况的概率估计。,先验概率和后验概率的区别:,先验概率不是根据有关自然状态的全部资料测定的,而只是利用现有的材料(主要是历史资料)计算的;后验概率使用了有关自然状态更加全面的资料,既有先验概率资料,也有补充资料;先验概率的计算比较简单,没有使用贝叶斯公式;而后验概率的计算,要使用贝叶斯公式,而且在利用样本资料计算逻辑概率时,还要使用理论概率分布,需要更多的数理统计知识。,1、Bayes判别法基本思想,Bayes判别法的基本思想是假定对所研究的对象已有一定的认识,常用先验概率来描述这种认识;然后抽取

3、一个样本,用样本来修正已有的认识(先验概率分布),得到后验概率分布。各种统计推断都是通过后验概率分布来进行。,2、多元正态总体的Bayes判别法,在实际问题中遇到的许多总体往往服从正态分布,下面给出p元正态总体的Bayes判别法。(1)判别函数的导出 由前面的叙述可知,使用Bayes判别法作判别分析,首先要知道待判总体的先验概率和密度函数。对于先验概率,一般用样品的频率 来代替 。或者令先验概率相等,这时可以认为先验概率不起作用。,(2)假设协方差阵相等,(3)计算后验概率,例(胃癌的鉴别)为了判别病人是胃癌、还是萎缩性胃炎。现对患有胃癌、萎缩性胃炎和非胃炎患者中随机抽取15个病人,每人化验4项生化指标:血清铜蛋白(X1)、蓝色反映(X2)、尿吲哚乙酸(X3)和中性硫化物(X4),具体数据见表5.10。试用贝叶斯判别分析,对这15个样品进行判别归类。并在此基础上,判断X1=205,X2=140,X3=11,X4=20属于哪一种患者?,解,由于,三组判别函数分别为:,判别原则: 样品属于判别函数值最大的一组。回判结果如表5.11所示:,误判的样本是4、8、11,回判后分别属于3、3、2组,即非胃炎患者、非胃炎患者、萎缩性胃炎患者。并从表中可以看出,在15名患者数据所构成训练的基础之上,第16个数据(即待判者)属于胃癌患者,从而达到了判别的效果。,

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