TAILIEUCHUNG - Báo cáo nghiên cứu khoa học: "ƯỚC LƯỢNG BAYES CHO TỶ LỆ TRỘN TRONG PHÂN LOẠI VÀ NHẬN DẠNG HAI TỔNG THỂ"

Bài báo trình bày một bài toán phân loại và nhận dạng hai tổng thể H1 và H2 bằng phương pháp Bayes, đó là xây dựng hàm mật độ xác suất hậu nghiệm cho v, tỷ lệ trộn của H1 trong H3 (phần trộn của H1 và H2) dựa trên phân phối tiên nghiệm của v chặt cụt trên khoảng (0,1) và sử dụng quan sát lấy từ H3. | TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH CN TẬP 11 SÓ 01 - 2008 ƯỚC LƯỢNG BAYES CHO TỶ LỆ TRỘN TRONG PHÂN LOẠI VÀ NHẬN DẠNG Hai tong 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 15 tháng 04 năm 2007 hoàn chỉnh sửa chữa ngày 10 tháng 09 năm 2007 TÓM TẢT Bài báo trình bày một bài toán phân loại và nhận dạng hai tổng thể H1 và H2 bằng phương pháp Bayes đó là xây dựng hàm mật độ xác suất hậu nghiệm cho v tỷ lệ trộn của H1 trong H3 phần trộn của H1 và H2 dựa trên phân phối tiên nghiệm của v chặt cụt trên khoảng 0 1 và sử dụng quan sát lấy từ H3. Các trường hợp v có phân phối tiên nghiệm beta mũ và chuẩn được xem xét chi tiết. Từ khóa Tiên nghiệm hậu nghiệm phân phối mũ beta chuẩn. 1. GIỚI THIỆU Trong thực tế có nhiều vấn đề đòi hỏi chúng ta phải giải quyết bài toán phân loại và nhận dạng hai tổng thể H1 và H Có nhiều cách khác nhau để giải quyết bài toán phân loại này. Một phương pháp phân loại có nhiều ưu điểm dựa trên hàm mật độ xác suất của hai tổng thể đó là phương pháp Bayes. Trong phân loại này người ta quan tâm đến tổng thể H3 chứa những phần tử chung của H1 và H2 kết hợp từ mỗi tổng thể với tỷ lệ nào đó. Giả sử trên H1 và H2 ta quan sát biến ngẫu nhiên X ký hiệu f1 x f2 x là hàm mật độ xác suất tương ứng của X trên hai tổng thể và gọi v là tỷ lệ trộn của những phần tử của H1 trong H3 0 v 1 khi đó hàm mật độ xác suất củaXtrên H3có dạng g x V f x 1 -v f2 x . Tham số v thường không được biết một cách chính xác vì vậy quan tâm của chúng tôi ở đây là tìm cách ước lượng v. Ước lượng này đã được nghiên cứu bởi Everitt 1985 McLachlan và Basford 1988 2 bằng phương pháp cực đại tỷ số hợp lý và phương pháp moment. Trước đó James 1978 dựa trên thực tế để ước lượng v. Một phương pháp ước lượng đáng chú ý phải kể đến của nhóm tác giả Pham-Gia N. Turkkan và A. Bekker 2005 4 . Họ đã sử dụng phương pháp Bayes để ước lượng cho v với giả thiết v có luật phân phối xác suất tiên nghiệm .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
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.