TAILIEUCHUNG - Báo cáo nghiên cứu khoa học: "SAI SỐ BAYES VÀ KHOẢNG CÁCH GIỮA HAI HÀM MẬT ĐỘ XÁC SUẤT TRONG PHÂN LOẠI HAI TỔNG THỂ"

Bài báo quan tâm đến sai số trong phân loại hai tổng thể H1 và H2 bằng phương pháp Bayes. Thiết lập hàm mật độ xác suất cho tổng của hai loại sai lầm trong phân loại khi giả sử mỗi sai lầm có hàm mật độ xác suất trên (0,1/4), từ đó xác định khoảng cách L1 giữa hai hàm mật độ xác suất theo Lissack và Fu. Các kết quả được xem xét cụ thể cho các phân phối chuẩn, mũ và beta. | TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH CN TẬP 11 SÓ 06 - 2008 SAI SÓ BAYES VÀ KHOẢNG CÁCH GIỮA HAI HÀM MẬT ĐỘ XÁC SUẤT TRONG PHÂN LOẠI HAI TỔNG THỂ Võ Văn Tài 1 Phạm Gia Thụ 2 Tô Anh Dũng 3 1 Trường Đại học Cần Thơ 2 Trường Đại học Moncton Canada 3 Trường Đại học Khoa học Tự nhiên ĐHQG-HCM Bài nhận ngày 11 tháng 06 năm 2007 hoàn chỉnh sửa chữa ngày 18 tháng 09 năm 2007 TÓM TẢT Bài báo quan tâm đến sai số trong phân loại hai tổng thể H1 và H2 bằng phương pháp Bayes. Thiết lập hàm mật độ xác suất cho tổng của hai loại sai lầm trong phân loại khi giả sử mỗi sai lầm có hàm mật độ xác suất trên 0 1 4 từ đó xác định khoảng cách L1 giữa hai hàm mật độ xác suất theo Lissack và Fu. Các kết quả được xem xét cụ thể cho các phân phối chuẩn mũ và beta. Từ khóa Sai số Bayes khoảng cách L1 phân phối chuẩn mũ beta. 1. GIỚI THIỆU Trong thực tế có nhiều vấn đề đòi hỏi chúng ta phải giải quyết bài toán phân loại hai tổng thể H1 và H2. Có nhiều cách khác nhau để giải quyết bài toán phân loại này như kiểu phân loại dựa vào khoảng cách Metric đã được đề cập bởi Forgy 1965 Mac Queen 1967 1972 . Đó cũng là phân tích phân biệt của . Fisher 1936 . Mahalanobis 1936 xem 5 . Các phương pháp này có nhược điểm là không xác định được xác suất của sai lầm trong phân loại. Một phương pháp phân loại khác dựa trên hàm mật độ xác suất của hai tổng thể đó là phương pháp Bayes. Phương pháp này có thể tính được xác suất sai lầm tối thiểu trong phân loại. Giả sử trên hai tổng thể ta quan sát biến ngẫu nhiên X gọi f1 x f2 x là hàm mật độ xác suất của hai tổng thể. Nếu ta không quan tâm đến xác suất tiền nghiệm v của H1 thì sai số Bayes được xác định Pe 1 min f1 x 1 - f2 x dx và nếu quan tâm đến v thì R Pe J min x 1 - v f2 x dx. Pe đã được chứng minh là xác suất sai lầm nhỏ nhất R trong phân loại. Như vậy phương pháp Bayes đã giải quyết được vấn đề quan trọng trong lý thuyết phân loại đó là việc tính sai số trong phân loại. Tuy nhiên trong thực tế việc tính kết quả cụ thể gặp nhiều khó khăn bởi việc xác .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.