一、基于数理统计的分类算法

假设共有k个类，已知第i类总体的均值和协方差阵分别为μ（i）和V（i），i ＝ 1。K，那么样本点x与类Gi的马氏距离为.K NN的基本思想是在计算每个训练样本到待分类元组的距离，取和待分类元组距离最近的k个训练样本，k个数据中获得哪个类别的训练样本“投票”占多数，则待分类元组就属于哪个类别。由于KNN的计算效率较低在于每判别一个待分类样本需要计算它与所有训练样本之间的距离，因而，对其进行改进，提出基于类重心的KNN，即将训练集中每类的重心求出后，仅需计算待分类样本与类重心的距离即可。贝叶斯置信网络的构造 ......