线性分类器，为什么说近邻法分类器是线性分类器

本文目录一览

1，为什么说近邻法分类器是线性分类器
2，雷达信号的分选线性分类器设计思路
3，怎么样证明svm的分类效果比人工分类更优
4，为什么朴素贝叶斯分类器本质上是线性分类器
5，Support Vector Machine是什么
6，线性分类器在联合算法当中性能和不稳定性如何描述

1，为什么说近邻法分类器是线性分类器

我是模式识别老师王辉自己做答不然零分处理你是一班的智** 我记住你了！

为什么说近邻法分类器是线性分类器

2，雷达信号的分选线性分类器设计思路

可以利用的信息是脉冲载频、脉冲宽度、重复周期（与前一个脉冲间隔）等三个特征，即可用脉冲描述字（三维数组）对每个脉冲的特征进行描述，这三个特征均为高斯分布的随机变量，均值和方差同学自定。用来进行设计和检验分类器的样本个数同学自定

雷达信号的分选线性分类器设计思路

3，怎么样证明svm的分类效果比人工分类更优

理解SVM，咱们必须先弄清楚一个概念：线性分类器。给定一些数据点，它们分别属于两个不百同的类，现在要找到一个线性分类器把这些数据分成度两类。如果用x表示数据点，用y表示类回别（y可以取1或者-1，分别代表两个不同的类），一个线性分类器的学习目标便是要在n维的数据空间中找到一个超平面（答hyper plane），这个超平面的方程可以表示为（ wT中的T代表转置）

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怎么样证明svm的分类效果比人工分类更优

4，为什么朴素贝叶斯分类器本质上是线性分类器

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier）的朴素（Naive）之处在于，其假设了各个特征之间是独立的。以垃圾邮件分类器为例，如果训练样本中一半的垃圾邮件含有“促销伟哥”字样，另一半有“正品劳力士”，则朴素贝叶斯分类器认为，一个垃圾邮件同时含有“伟哥”和“劳力士”的概率是0.25。（只考虑“伟哥”和“劳力士”这两个词）只要是基於贝叶斯理论的分类器就可以叫贝叶斯分类器，朴素贝叶斯分类器的叫法是因为它是优化过的一种运算性能高的算法（wikipedia 上的英语页只给了朴素贝叶斯分类其的定义）。贝叶斯网络是一种基於贝叶斯理论以 DAG 形式描述全局概率分布的一种统计方法，不属於分类器的一种，主要用於贝叶斯推断。

5，Support Vector Machine是什么

Support Vector Machine - 支持向量机，常简称为SVM，是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。支持向量机属于一般化线性分类器，也可以被认为是提克洛夫规范化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例。这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区，因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。机的意思就是算法，机器学习领域里面常常用“机”这个字表示算法。支持向量意思就是数据集种的某些点，位置比较特殊，我们找这条直线的时候，一般就看聚集在一起的两类数据，他们各自的最边缘位置的点，也就是最靠近划分直线的那几个点，而其他点对这条直线的最终位置的确定起不了作用，所以我姑且叫这些点叫“支持点”（即有用的点），但是在数学上，没这种说法，数学里的点，又可以叫向量，比如二维点（x,y）就是二维向量，三维度的就是三维向量（x,y,z)。所以“支持点”改叫“支持向量”。支持向量机构造一个超平面或者多个超平面，这些超平面可能是高维的，甚至可能是无限多维的。在分类任务中，它的原理是，将决策面（超平面）放置在这样的一个位置，两类中接近这个位置的点距离的都最远。我们来考虑两类线性可分问题，如果要在两个类之间画一条线，那么按照支持向量机的原理，我们会先找两类之间最大的空白间隔，然后在空白间隔的中点画一条线，这条线平行于空白间隔。通过核函数，可以使得支持向量机对非线性可分的任务进行分类。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。

6，线性分类器在联合算法当中性能和不稳定性如何描述

这个问题不算很前沿，但是相当深奥，在目前国际上存在一定争议，接受比较广泛的定义是一个基于实验的研究文献，我的答案源于翻译的文献，您在SCI当中搜索线性分类器联合算法，影响因子最大的就是它的原文。研究线性分类器联合技术的有用性与它们的不稳定性和训练样本之间的关系，让我们考虑一些线性分类器。最流行也是最普遍的是费希尔线性判别（FLD）和最近均值分类器（NMC），也被叫做欧氏距离分类器。标准FLD定义为：gF(x)=xwF+w0F=[X-1/2(X(1)+X(2))]S-1(X(1)-X(2))其中( wF, w0F)是线性判别函数的系数，S是p维协方差矩阵的标准最大似然估计，x是待分类的p维向量，X(i)是类别πi的样本均值向量。注意到等式1是线性系数(w,w0)的均方误差解：gF(x)=w?x+w0=L其中x∈X，L是理想输出，1对应类别π1,-1对应类别π2。当特征数p超过样本n的时候，协方差矩阵的样本估计S是不可逆的奇异阵。当特征数p增加到n的时候，误差的期望显著增加。NMC定义为：gPFLD(x)=(w,w0)?(x,1)=(x,1)(X,I)-1L它是向量x和样本均值X(i)之间的最小距离。NMC生成样本均值的中垂线，因而生成一种类似于具有等方差高斯球分布类别的理想线性分类器。这种分类器的优点在于它对于样本数不是很敏感。然而，NMC不考虑方差和协方差。FLD的修正型让我们避免了病态协方差矩阵的求逆，被称为伪费希尔线性判别（PFLD）。在PFLD中，获得了一种直接解法（通过增广向量）：gPFLD(x)=(w,w0)?(x,1)=(x,1)(X,I)-1L其中(x,1)是增广向量，(X,I)是增广矩阵，(X,I) -1是莫奈-罗斯伪逆，给出了最低标准解。在求逆之前数据被转换为零均值，这种方法与奇异值分解密切相关。作为一个训练样本的函数来研究PFLD的性能不在此讨论，对于每类的一个样本，这种方法等价于最近均值和最近邻准则。对于值n>p的PFLD，所有给定样本的总距离的最大化，等价于FLD。然而，对于值n≤p的情况，伪费希尔决策找到了一个涵盖所有数据的线性空间。在两者之间，PFLD的普遍误差最小，但是随即在n=p处变为最大。这可以理解为在n=p之前，PFLD可以成功的找到所有训练样本的等距离超球面。得到了精确解，但是涵盖了所有的数据误差。在Raudys和Duin的文献当中，从PFLD的普遍误差到处了一个渐进表达式，从理论上解释了PFLD的走势。PFLD的优点在于它简约明了，简单的分类决策，以及考虑到不同的方差。然而，当建立在边界样本的时候，它非常弱并且对噪声很敏感。在这种情况下，不建议作为单一分类器来使用它。不过，由于PFLD普遍误差的峰值现象，这种分类器非常的适合研究维度（样本大小）影响。在这里，将被用作联合技术的基础分类器。为了更好地理解联合技术何时有益，考虑基础分类器的不稳定性。分类器的不稳定性，通过计算原始训练集的引导副本所引起的测试集分类变动来作为衡量依据。在训练集中重复此过程多次（我们做到了25次），对结果求平均，可以得到一个该训练集分类不稳定的估计。以这种方式定义的线性分类器平均不稳定性（50个独立训练集）。人们可以看到，当训练样本大小增加的时候分类的不稳定性降低。分类的不稳定性和性能之间的一个关系：更稳定的分类比不太稳定的执行好。然而，在这个例子中，NMC的分类性能并不取决于训练样本的大小。与其他分类相比，在大样本的情况下，随着稳定性增加，它仍然是性能很差的分类器。

这种问题一般能回答的人着实是比较少.......

很好