PHÂN LOẠI BẰNG PHƯƠNG PHÁP BAYES TỪ SỐ LIỆU RỜI RẠC

Võ Văn Tài *

* Tác giả liên hệ (vvtai@ctu.edu.vn)

Article Sidebar

Full Text: PDF

Ngày nhận bài: 20-04-2021
Ngày duyệt đăng: 03-06-2022
Ngày xuất bản: 01-05-2012
Title:
Lượt xem
51
Downloads
21
Trích dẫn
Tài, V. V. (2012). PHÂN LOẠI BẰNG PHƯƠNG PHÁP BAYES TỪ SỐ LIỆU RỜI RẠC. Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, (23b), 69-78. Truy vấn từ https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/view/282
Số báo
Số. 23b (2012)
Chuyên mục
Công nghệ

Abstract

The paper represents classification problem by Bayesian method from discrete data through program estimating n ? dimenstion probability density function, classifing a new element and calculating Bayes error which are written on Matlab software. The programs are used to for specific applied from real discrete data.
Keywords: Bayes error, classification, probability density function

Tóm tắt

Bài báo trình bày bài toán phân loại bằng phương pháp Bayes từ số liệu rời rạc, qua  chương trình ước lượng hàm mật độ xác suất, phân loại một phần tử mới và tinh sai số Bayes được viết trên phần mềm Matlab. Các chương trình này được sử dụng để thực hiện cho các ứng dụng cụ thể từ số liệu rời rạc thực tế.
Từ khóa: Phương pháp Bayes, sai số Bayes, phân loại, hàm mật độ xác suất

Article Details

Tài liệu tham khảo

[1] Devijver. P.A. and Kittler, J., Pattern recognition, a statistical approach, Prentice

Hall, London, 1982.

[2] Fukunaga, K., Introduction to statistical pattern recognition, Academic Press, New

York, 1990.

[3] Hand, D.J., Discriminant and classification, John Wiley & Sons, New York, 1981.

[4] Hand, D.J. Kernel discriminant analysis,1982, Research studies press, Letchworth.

[5] Martinez, W.L. and Martinez, A.R., Computational statistics handbook with Matlab,

Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, 2008.

[6] Pham–Gia,T. and Turkkan, N., Baysian analysis in the L1– norm of the mixing

proportion using discriminant analysis, Metrika, 64(1), 2006, 1–22.

[7] Pham–Gia, T., Turkkan, N. and Bekker, A., Bounds for the Bayes error in

clssification: A Bayesian approach using discriminant analysis, Statistical Methods

and Applications,16, 2006, 7 - 26.

[8] Pham–Gia, T. Turkkan, N. and Tai, Vovan.,The maximum function in statistical

discrimination analysis",Commun.in Stat–Simulation computation,37(2), 2008, 320 –336.

[9] Scott, David W. , Mutivariate density estimation:Theory,practice and visualization

visualization, John Wiley & Son, New York, 1992.

[10] Webb, A., Statistical pattern recognition, John Wiley & Sons, New York, 2000.

PHỤ LỤC: Dữ liệu cho ứng dụng 2