在模式识别中贝叶斯分类和欧式距离法的识别率,哪个高?为什么呢?

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/28 06:57:19

在模式识别中贝叶斯分类和欧式距离法的识别率,哪个高?为什么呢?
在模式识别中贝叶斯分类和欧式距离法的识别率,哪个高?为什么呢?

在模式识别中贝叶斯分类和欧式距离法的识别率,哪个高?为什么呢?
对于绝对线性可分的情况两者一样,几乎都是100%识别,但是处理复杂问题的时候前者好.
欧氏距离法有点太狭隘了,只要是空间的完备范数都可以做最小距离分类器,模式识别最常用的还是马哈拉诺比斯距离,也有的地方叫协方差范数.
虽然贝叶斯分类器在处理复杂问题的时候情况很好,但是一个关键问题是往往必须知道先验分布,如果用不依赖先验分布的极大极小化方法的话识别率就会很低了.
如果对于最小距离分类器比较熟悉的话我倒是推荐那几种基于最小距离分类器和感知器的变形,比如FLD,NMC等,根据实际情况灵活采用.
总起来说,如果知道足够的先验信息,使用最基本的贝叶斯分类反而是最准的.

在手写数字识别系统中,贝叶斯的识别率比欧式距离高,为什么呢?