问答题X 纠错
线性分类器三种最优准则:
F.isher准则:根据两类样本一般类内密集,类间分离的特点,寻找线性分类器最佳的法线向量方向,使两类样本在该方向上的投影满足类内尽可能密集,类间尽可能分开。
这种度量通过类内离散矩阵Sw和类间离散矩阵Sb实现。
感知准则函数:准则函数以使错分类样本到分界面距离之和最小为原则。
其优点是通过错分类样本提供的信息对分类器函数进行修正,这种准则是人工神经元网络多层感知器的基础。
支持向量机:基本思想是在两类线性可分条件下,所设计的分类器界面使两类之间的间隔为最大,它的基本出发点是使期望泛化风险尽可能小。
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动态聚类是指对当前聚类通过迭代运算改善聚类;
分级聚类则是将样本个体,按相似度标准合并,随着相似度要求的降低实现合并。
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