t分布下基于核函数的最大后验概率分类方法

摘要：

针对多元正态分布不能适应样本数据严重拖尾现象的问题,提出t分布下的多分类识别方法.利用核技术将样本数据扩展到高维特征空间中,采用贝叶斯分类器得到最大后验概率,进而得到分类结果.由于可以调整t分布中的自由度参数v,因此更容易满足数据样本的不同拖尾情况,具有较好的稳健性.在5个国际标准UCI数据集和3个人脸数据集上进行了大量实验,实验结果表明,该方法有较好的分类效果,具有可行性.

关键词：核方法、多元t分布、多元正态分布、贝叶斯分类、人脸识别

所属期刊栏目：31

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60704047,9082002

在线出版日期：2011-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1079-1083