基于Parzen核估计的最大后验概率分类方法

• 作者: 张如艳 王士同 高恩芝
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 核函数 Parzen窗 正态分布 最大后验概率 贝叶斯分类 可信度
• 年，卷（期）: 2011,（16）
• 所属期刊栏目: 人工智能识别技术
• 页码范围: 202-205
• 分类号: TP18
• 字数: 3715字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.16.069

摘要

从概率密度函数的角度出发,利用Parzen窗法估计总体样本的概率密度分布,将核方法和Parzen窗法引入最大后验概率方法中,提出一种基于Parzen核估计的最大后验概率的高性能多分类方法.该方法不需要考虑样本数据的具体分布情况,能够得到分类的可信度,给出推理的不确定性依据.在3个国际标准UCI数据集和3个人脸数据集上的实验结果表明,该方法具有较好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王士同	江南大学数字媒体学院	528	3424	23.0	37.0
2	张如艳	江南大学物联网工程学院	4	12	2.0	3.0
3	高恩芝	江南大学物联网工程学院	3	10	2.0	3.0