貝葉斯分類方法研究

Ⅰ 用貝葉斯分類器對高光譜圖像分類時要對每個波段研究嗎

貝葉斯分類器的分類原理是通過某對象的先驗概率，利用貝葉斯公式計算出其後驗概率，即該對象屬於某一類的概率，選擇具有最大後驗概率的類作為該對象所屬的類。
目前研究較多的貝葉斯分類器主要有四種，分別是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 貝葉。

Ⅱ 貝葉斯分類方法研究的圖書目錄

第1章 緒 論/1
1.1研究背景/1
1.2貝葉斯網路的研究現狀/3
1.2.1貝葉斯網路的學習/4
1.2.2貝葉斯網路推理/6
1.2.3貝葉斯分類方法/6
1.2.4貝葉斯網路的表示能力/8
1.3研究內容及結果/9
第2章 貝葉斯學習理論/12
2.1貝葉斯學習基礎/12
2.1.1頻率概率和貝葉斯概率/12
2.1.2貝葉斯定理/13
2.2貝葉斯學習理論/14
2.2.1貝葉斯學習的基本過程/14
2.2.2貝葉斯方法的計算學習機制/15
2.3貝葉斯網路及其學習/19
2.3.1貝葉斯網路/19
2.3.2貝葉斯網路的結構學習/22
2.3.3貝葉斯網路的參數學習/31
2.4貝葉斯推理/34
第3章 貝葉斯分類方法/38
3.1貝葉斯最優分類器/38
3.2樸素貝葉斯分類器/40
3.2.1模型簡介/40
3.2.2最優性條件/4l
3.2.3樸素貝葉斯分類模型的可學習性/44
3.3貝葉斯網路分類器/47
3.3.1模型簡介/47
3.3.2貝葉斯網路的表示能力及分類性能/48
第4章 限定性貝葉斯分類模型/51
4.1引言/51
4.2現有的限定性貝葉斯分類模型/53
4.3限定性雙層貝葉斯分類模型：DLBAN/58
4.3.1貝葉斯定理變形公式/58
4.3.2DLBAN模型/60
4.3.3DLBAN模型學習演算法/6l
4.3.4演算法性能分析/66
4.4實驗結果/66
4.5小結/70
第5章 貝葉斯網路分類演算法的穩定性/71
5.1引言/71
5.2幾種常用分類演算法的穩定性/72
5.2.1決策樹分類演算法/72
5.2.2最近鄰分類演算法/73
5.2.3樸素貝葉斯分類演算法/74
5.3貝葉斯網路穩定性分析/76
5.3.1貝葉斯網路結構穩定性分析/76
5.3.2貝葉斯網路性能穩定性分析/81
5.4分類器分類穩定性度量方法/82
5.4.1基於「一致」的度量方法/83
5.4.2基於方差的度量方法/84
5.5實驗結果/86
5.5.1演算法和實驗數據/86
5.5.2實驗結果和分析/88
5.6小結/92
第6章 貝葉斯分類方法的集成/93
6.1研究背景/93
6.2分類器集成方法/96
6.2.1弱分類器/96
6.2.2分類器集成的實現方法/97
6.2.3兩種典型的集成技術：Bagging和Boosting/99
6.3TAN學習演算法/102
6.3.1典型的TAN學習演算法/102
6.3.2調整的TAN學習演算法GTAN/104
6.4TAN分類器集成/106
6.4.1基分類器的差異性/106
6.4.2 TAN分類器集成演算法/114
6.5實驗結果/116
6.6小結/119
第7章 基於貝葉斯網路的詞義排歧/121
7.1研究背景/121
7.2問題的描述/124
7.3貝葉斯網路詞義排歧框架/127
7.3.1基本分類方法的選擇/127
7.3一多分類器的選擇/128
7.3.3學習演算法/130
7.4實驗方法和結果/131
7.4.1詞典資源和語料庫資源/131
7.4.2從語料庫抽取訓練數據/131
7.4.3實驗結果及分析/134
7.5小結/136
結束語/138
後記/142
參考文獻/144

Ⅲ 貝葉斯分類演算法和樸素貝葉斯演算法的區別

為了測試評估貝葉斯分類器的性能,用不同數據集進行對比實驗是必不可少的. 現有的貝葉斯網路實驗軟體包都是針對特定目的設計的,不能滿足不同研究的需要. 介紹了用Matlab在BNT軟體包基礎上建構的貝葉斯分類器實驗平台MBNC,闡述了MBNC的系統結構和主要功能,以及在MBNC上建立的樸素貝葉斯分類器NBC,基於互信息和條件互信息測度的樹擴展的貝葉斯分類器TANC,基於K2演算法和GS演算法的貝葉斯網路分類器BNC. 用來自UCI的標准數據集對MBNC進行測試,實驗結果表明基於MBNC所建構的貝葉斯分類器的性能優於國外同類工作的結果,編程量大大小於使用同類的實驗軟體包,所建立的MBNC實驗平台工作正確、有效、穩定. 在MBNC上已經進行貝葉斯分類器的優化和改進實驗,以及處理缺失數據等研究工作.

Ⅳ 為什麼樸素貝葉斯稱為「樸素」請簡述樸素貝葉斯分類的主要思想

樸素貝葉斯分類器是一種應用基於獨立假設的貝葉斯定理的簡單概率分類器，之所以成為樸素，應該是Naive的直譯，意思為簡單，樸素，天真。

1、貝葉斯方法

貝葉斯方法是以貝葉斯原理為基礎，使用概率統計的知識對樣本數據集進行分類。由於其有著堅實的數學基礎，貝葉斯分類演算法的誤判率是很低的。

貝葉斯方法的特點是結合先驗概率和後驗概率，即避免了只使用先驗概率的主觀偏見，也避免了單獨使用樣本信息的過擬合現象。貝葉斯分類演算法在數據集較大的情況下表現出較高的准確率，同時演算法本身也比較簡單。

2、樸素貝葉斯演算法

樸素貝葉斯演算法（Naive Bayesian algorithm) 是應用最為廣泛的分類演算法之一。

樸素貝葉斯方法是在貝葉斯演算法的基礎上進行了相應的簡化，即假定給定目標值時屬性之間相互條件獨立。也就是說沒有哪個屬性變數對於決策結果來說佔有著較大的比重，也沒有哪個屬性變數對於決策結果佔有著較小的比重。

雖然這個簡化方式在一定程度上降低了貝葉斯分類演算法的分類效果，但是在實際的應用場景中，極大地簡化了貝葉斯方法的復雜性。

(4)貝葉斯分類方法研究擴展閱讀

研究意義

人們根據不確定性信息作出推理和決策需要對各種結論的概率作出估計，這類推理稱為概率推理。概率推理既是概率學和邏輯學的研究對象，也是心理學的研究對象，但研究的角度是不同的。概率學和邏輯學研究的是客觀概率推算的公式或規則。

而心理學研究人們主觀概率估計的認知加工過程規律。貝葉斯推理的問題是條件概率推理問題，這一領域的探討對揭示人們對概率信息的認知加工過程與規律、指導人們進行有效的學習和判斷決策都具有十分重要的理論意義和實踐意義。

Ⅳ 貝葉斯分類方法研究的作者簡介

石洪波：1965年生，山西財經大學信息管理學院副教授，2004年北京交通大學博士研究生畢業，獲工學博士學位。主要研究方向為機器學習、數據挖掘等。曾參加過國家信息中心、教育部、鐵道部以及國家科技攻關計劃等項目的研究與開發。先後在《軟體學報》、《計算機研究與發展》等學術期刊以及重要國際會議上發表學術論文20餘篇，其中，被SCI、EI檢索論文若干篇。

Ⅵ 貝葉斯定律的研究歷程

基礎概率忽略現象的發現與爭論
Kahneman和Tversky開辟了概率推理這一重要的研究領域。他們在20世紀70年代初期的研究首先發現，人們的直覺概率推理並不遵循貝葉斯原理，表現在判斷中往往忽略問題中的基礎概率信息，而主要根據擊中率信息作出判斷。他們一個經典性的研究[3]是：告知被試100人中有70人是律師，30人是工程師，從中隨機選出一人，當把該人的個性特徵描述得象工程師時，被試判斷該人為工程師的概率接近0.90。顯然被試忽略了工程師的基礎概率只有30%。後來他們還採用多種問題驗證基礎概率忽略現象[4]，如讓被試解決如下計程車問題：一個城市85%的計程車屬於綠車公司，15%屬於藍車公司，現有一計程車捲入肇事逃逸事件，根據一目擊者確認，肇事車屬於藍車公司，目擊者的可靠性為80%。問肇事車是藍車的概率是多少。結果大多數被試判斷為80%，但如果考慮基礎概率則應是41%。
這一研究結果引發了20世紀70年代以來的大量研究。有研究支持其結論，如Eddy用前述乳腺癌問題讓內科醫生判斷，結果95%的人判斷介於70%～80%，遠高於7.8%[2]。Casscells等人的研究結果表明，即使哈佛醫學院的工作人員對解決如乳腺癌和與之相類似的問題都出現同樣的偏差[5]。
但也有研究發現，在許多條件下，被試對基礎概率的反應是敏感的。例如，如果問題的措辭強調要理解基礎概率與判斷的相關性[6]或強調事件是隨機抽樣的[7]，則基礎概率忽略現象就會減少或消除。另一個引人注意的是Gigerenzer和Hoffrage1995年的研究，他們強調概率信息形式對概率判斷的影響。採用15個類似前述乳腺癌的文本問題進行了實驗，問題的概率信息用兩種形式呈現，一種沿用標准概率形式（百分數）；一種用自然數表示的頻率形式，如「1000名婦女中有10名患有乳腺癌，在患有乳腺癌的婦女中8名婦女接受早期胸部X射線測定法檢查，在沒有患乳腺癌的990名婦女中有95名接受早期胸部X射線測定法檢查」。結果在頻率形式條件下，接近50%的判斷符合貝葉斯演算法，而在標准概率條件下只有20%的判斷符合貝葉斯演算法[8]。
而另一些研究者對此也提出異議，有人認為他們在改變信息形式的操作中，同時也改變了其他的變數。如Lewis和Keren[9]提出這種概率信息的改變使原來的一般性問題變成了當前單個情境的具體問題，因而問題變得容易，被試判斷的改善不能說明他們的計算與貝葉斯計算一致。另外Fiedler認為[10]，他們進行頻率形式的操作為所有數據提供了一個共同的參照尺度——即所有數據都是相對於總體（1000名婦女）而言的，依靠它所有的數據變得容易比較。很明顯，接受X射線檢查並患乳腺癌的婦女的數量(8)與接受X射線檢查並無乳腺癌的婦女的數量(95)相比或與接受X射線檢查的婦女總數(103)相比都是非常小的。相反，在標准概率條件下，沒有共同的參照尺度，表面上擊中率(80%)遠高於誤報率(9.6%)，但它們是相對於大小不同的亞樣本，而不是相對於總體，不能在同一尺度上進行數量比較。於是他們用4個問題進行了2（數據比較尺度：共同尺度/非共同尺度）×2（數據形式：標准概率/頻率）的被試間設計，實驗結果表明：不管採用哪一種數據形式，被試在非共同參照尺度條件下，判斷准確性都低，在共同參照尺度下，判斷准確性高。所以判斷准確性與數據形式無關。
可見，人們在概率判斷中忽略基礎概率是不是一種普遍現象，不同的研究之間存在較大分歧。這將促使研究者們採用各種方法對人們的概率判斷推理過程進行更深入的探討。
貝葉斯推理問題的研究範式
為了探討上述問題，人們採用了不同的研究範式。從已有的研究看，貝葉斯推理的研究範式主要有兩種，一種是文本範式，一種是經驗範式。
文本範式是實驗中的問題以文本的形式直接提供各事件的基礎概率和擊中率、誤報率等信息，讓被試對某一出現的事件作出概率大小的判斷。如前述的乳腺癌問題，工程師問題，計程車問題等的研究就是採用這一範式。
然而，在實際生活中，人們進行概率判斷需要從自己經歷過的事件中搜集信息，而不是像文本範式那樣被動得到這些信息。經驗範式便克服了文本範式的這一缺陷。經驗範式就是在實驗中讓被試通過經歷事件過程，主動搜集信息來獲得基礎概率、擊中率和誤報率等各種情況的信息，然後作出概率判斷。
例如，Lovett和Schunn為了探討基礎概率信息和特殊信息對被試解決問題策略的影響，利用建築棒任務(Building Stick Task,BST)進行了實驗設計。對於一個給定的BST問題來說，計算機屏幕下方提供3條不同長度（長、中、短）的建築棒並在上方顯示一條一定長度的目標棒，要求被試用建築棒通過加法（中棒+短棒）策略或減法（長－中或短棒）策略製造目標棒。被試只能憑視覺估計每條棒的長度，迫使他們不能用代數方法而只能用策略嘗試來解決問題。基礎概率是兩種策略解決問題的基本成功率；特殊信息是建築棒與目標棒的接近類型對選擇策略的暗示性和所選策略成功的預見性：長棒接近目標棒則暗示使用減法策略，中棒接近目標棒則暗示使用加法策略，如果暗示性策略成功表明該策略具有預見性，否則為非預見性。問題設計時，在200個任務中控制兩種策略基本成功率（偏向：一策略高（如70%），另一策略低（如30%）；無偏向：兩策略各50%）和暗示性策略對成功預見性的比例（有預見性：暗示性和非暗示性策略成功率分別為80%和20%；無預見性：暗示性和非暗示性策略成功率各50%）。研究者對被試在嘗試上述任務前後分別用10個建築棒任務進行了測試，發現被試在嘗試前主要根據特殊信息選擇策略，在嘗試後主要依據兩種策略的基本成功率信息選擇策略。說明人們在嘗試200個任務後對嘗試中的基礎概率信息的反映是敏感的。
經驗範式的優點在於，實驗操作過程非常接近人們在日常生活中獲得概率信息以作出判斷的情況，較為真實地反映了人們實際的表徵信息和作出概率判斷的過程。所以許多研究者採用了這一範式。
但研究範式的變化並沒有能消除前述的爭論，在不同的研究範式下都存在人們對基礎概率信息的忽略或敏感現象，並出現了各種對基礎概率信息忽略或敏感現象進行解釋的理論。

Ⅶ 貝葉斯分類器和其他分類器的區別

貝葉斯分類器的分類原理是通過某對象的先驗概率，利用貝葉斯公式計算出其後驗概率，即該對象屬於某一類的概率，選擇具有最大後驗概率的類作為該對象所屬的類。。也就是說，貝葉斯分類器是最小錯誤率意義上的優化。目前研究較多的貝葉斯分類器主要有四種，分別是:Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。
貝葉斯網路是一個帶有概率注釋的有向無環圖，圖中的每一個結點均表示一個隨機變數,圖中兩結點間若存在著一條弧，則表示這兩結點相對應的隨機變數是概率相依的，反之則說明這兩個隨機變數是條件獨立的。網路中任意一個結點X 均有一個相應的條件概率表(Conditional Probability Table，CPT)，用以表示結點X 在其父結點取各可能值時的條件概率。若結點X 無父結點,則X 的CPT 為其先驗概率分布。貝葉斯網路的結構及各結點的CPT 定義了網路中各變數的概率分布。

1，它是一種典型的生成學習方法，其生成方法是由訓練數據學習聯合概率分布P(X,Y)，具體來說就是利用訓練數據學習P(Y)和P(X|Y)的估計：P(X,Y) = P(Y)P(X|Y)，其概率估計方法是極大似然估計或者貝葉斯估計都行~~~
2，另一個要注意的點是樸素貝葉斯的基本假設是條件獨立性。
<img src="https://pic3.mg.com/_b.png" data-rawwidth="586" data-rawheight="127" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="586" data-original="https://pic3.mg.com/_r.png">（因為網上沒有找到這個公式，所以我自己打開了word~自從數學建模後就沒編輯過這么復雜的公式，2333~）（因為網上沒有找到這個公式，所以我自己打開了word~自從數學建模後就沒編輯過這么復雜的公式，2333~）
這會使模型包含的條件概率的數量減少，因而樸素貝葉斯法高效，易於實現，但也有缺點，就是其分類的性能不一定很高。
3，樸素貝葉斯發利用貝葉斯定理與學到的聯合概率模型進行分類預測，
<img src="https://pic4.mg.com/_b.png" data-rawwidth="408" data-rawheight="106" class="content_image" width="408">將輸入x分到後驗概率最大的類y.將輸入x分到後驗概率最大的類y.
<img src="https://pic2.mg.com/_b.png" data-rawwidth="499" data-rawheight="75" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="499" data-original="https://pic2.mg.com/_r.png">後驗概率最大等價於0-1損失函數時的期望風險最小化。。。
後驗概率最大等價於0-1損失函數時的期望風險最小化。。。

Ⅷ 貝葉斯原理及應用

貝葉斯決策理論是主觀貝葉斯派歸納理論的重要組成部分。貝葉斯決策就是在不完全情報下，對部分未知的狀態用主觀概率估計，然後用貝葉斯公式對發生概率進行修正，最後再利用期望值和修正概率做出最優決策。貝葉斯決策理論方法是統計模型決策中的一個基本方法，其基本思想是：1、已知類條件概率密度參數表達式和先驗概率。2、利用貝葉斯公式轉換成後驗概率。3、根據後驗概率大小進行決策分類。他對統計推理的主要貢獻是使用了"逆概率"這個概念，並把它作為一種普遍的推理方法提出來。貝葉斯定理原本是概率論中的一個定理，這一定理可用一個數學公式來表達，這個公式就是著名的貝葉斯公式。 貝葉斯公式是他在1763年提出來的：假定B1,B2,……是某個過程的若干可能的前提，則P(Bi)是人們事先對各前提條件出現可能性大小的估計，稱之為先驗概率。如果這個過程得到了一個結果A，那麼貝葉斯公式提供了我們根據A的出現而對前提條件做出新評價的方法。P(Bi∣A)既是對以A為前提下Bi的出現概率的重新認識，稱 P(Bi∣A)為後驗概率。經過多年的發展與完善，貝葉斯公式以及由此發展起來的一整套理論與方法，已經成為概率統計中的一個冠以「貝葉斯」名字的學派，在自然科學及國民經濟的許多領域中有著廣泛應用。公式：設D1，D2，……，Dn為樣本空間S的一個劃分，如果以P(Di)表示事件Di發生的概率，且P(Di)>0(i=1，2，…，n)。對於任一事件x，P(x)>0，則有： nP(Dj/x)=p(x/Dj)P(Dj)/∑P(X/Di)P(Di)i=1( http://wiki.mbalib.com/w/images/math/9/9/b/.png）貝葉斯預測模型在礦物含量預測中的應用 貝葉斯預測模型在氣溫變化預測中的應用 貝葉斯學習原理及其在預測未來地震危險中的應用 基於稀疏貝葉斯分類器的汽車車型識別 信號估計中的貝葉斯方法及應用 貝葉斯神經網路在生物序列分析中的應用 基於貝葉斯網路的海上目標識別 貝葉斯原理在發動機標定中的應用 貝葉斯法在繼電器可靠性評估中的應用 相關書籍: Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》 Springer 《貝葉斯決策》 黃曉榕 《經濟信息價格評估以及貝葉斯方法的應用》 張麗 , 閆善文 , 劉亞東 《全概率公式與貝葉斯公式的應用及推廣》 周麗琴 《貝葉斯均衡的應用》 王輝 , 張劍飛 , 王雙成 《基於預測能力的貝葉斯網路結構學習》 張旭東 , 陳鋒 , 高雋 , 方廷健 《稀疏貝葉斯及其在時間序列預測中的應用》 鄒林全 《貝葉斯方法在會計決策中的應用》 周麗華 《市場預測中的貝葉斯公式應用》 夏敏軼 , 張焱 《貝葉斯公式在風險決策中的應用》 臧玉衛 , 王萍 , 吳育華 《貝葉斯網路在股指期貨風險預警中的應用》 黨佳瑞 , 胡杉杉 , 藍伯雄 《基於貝葉斯決策方法的證券歷史數據有效性分析》 肖玉山 , 王海東 《無偏預測理論在經驗貝葉斯分析中的應用》 嚴惠雲 , 師義民 《Linex損失下股票投資的貝葉斯預測》 卜祥志 , 王紹綿 , 陳文斌 , 余貽鑫 , 岳順民 《貝葉斯拍賣定價方法在配電市場定價中的應用》 劉嘉焜 , 范貽昌 , 劉波 《分整模型在商品價格預測中的應用》 《Bayes方法在經營決策中的應用》 《決策有用性的信息觀》 《統計預測和決策課件》 《貝葉斯經濟時間序列預測模型及其應用研究》 《貝葉斯統計推斷》 《決策分析理論與實務》

Ⅸ 貝葉斯分類方法研究的介紹

貝葉斯網路是基於貝葉斯定理的概率統計方法，是表示和處理不確定知識的理想模型。本書從限定貝葉斯網路結構規模的角度出發，對貝葉斯網路分類理論及其應用進行了深入研究，以期提高貝葉斯分類方法的分類性能，擴展其應用領域。作者注重理論在實際中的運用，全書內容包含了作者大量的科研成果，對廣大科技人員有重要的參考價值。

Ⅹ 貝葉斯分類演算法在數據挖掘中有什麼應用

一般用樸素貝葉斯利用先驗概率求解實際概率，進行預測和分類。
分類應用多了去了，最有名的就是信用評價了吧~

貝葉斯就那點東西，沒啥可研究的了。。。

搞概率相關的話模糊邏輯可能容易出點東西~