PHÂN LOẠI BẰNG PHƯƠNG PHÁP BAYES TỪ SỐ LIỆU RỜI RẠC

Vo Van Tai *

* Corresponding author (vvtai@ctu.edu.vn)

Article Sidebar

Full Text: PDF

Received: 20 Apr 2021
Accepted: 03 Jun 2022
Published: 01 May 2012
Title:
Views
46
Downloads
21
How to Cite
Tài, V. V. (2012). PHÂN LOẠI BẰNG PHƯƠNG PHÁP BAYES TỪ SỐ LIỆU RỜI RẠC. CTU Journal of Science, (23b), 69-78. Retrieved from https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/view/282
Issue
No. 23b (2012)
Section
Engineering Technology

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

References

[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