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文档简介

第三章线性判别分析——非参数判别分类方法参数与非参数判别方法的一个重要区别：如何确定判别函数及决策面方程的类别？基于统计参数的决策分类方法：由样本分布规律决定；非参数判别方法：预先由设计者确定，然后利用训练样本集提供的信息确定这些函数中的参数。

——两个部分：选择函数类型与确定最佳参数。

本章的思路：利用样本直接设计分类器,可以避开各类的概率密度函数的估计,其基本思想就是设定一组判别函数,并利用样本直接计算判决函数中的有关参数。

本章重点：掌握非参数判别分类法的原理，与参数判别分类方法的区别。掌握线性判别函数的形式、几何意义及三分类问题的划分方法。学习线性分类器的两种典型算法，即以Fisher准则为代表的传统模式识别方法，以感知准则函数为代表的机器自学习方法。用近邻法对事物进行分类。本章内容3.1线性判别函数3.2线性分类器3.3分段线性分类器3.4近邻分类器总结习题3.1线性判别函数

本节重点分析线性判别函数的几何意义,并在此基础上介绍线性分类器设计的方法。3.1.1线性判别函数的几何意义

线性判别函数的形式如下:

其中:wi称为权向量;wi0称为阈值权。wi和wi0的值需根据样本集来确定。线性分类器设计的关键在于确定权向量wi和阈值权wi0。

1.两类问题的讨论

在两类情况下,判决函数具有简单的形式:若，则判决（或）ω2；若，则判决（或）ω１；若，则不作判决或作任意判

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