Latent structureMultivariate analysis

Байесовский дискриминантный анализ

Байесовский дискриминантный анализ относит наблюдения к предопределенным группам путем объединения многомерной гауссовой правдоподобности для каждого класса с априорными распределениями для средних значений классов и ковариационных матриц. Апостериорные предсказательные вероятности заменяют границы принятия решений, основанные на точечных оценках, обеспечивая принципиальное количественное определение неопределенности для классификации в малых или высокоразмерных выборках.

Применить в StatMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

  1. Geisser, S. (1964). Posterior odds for multivariate normal classifications. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 26(1), 69–76. link
  2. Minka, T. P. (2000). Bayesian linear regression. Technical Report, MIT Media Lab. link

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Discriminant Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/statistics/bayesian-discriminant-analysis

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateBayesian Discriminant Analysis (Bayesian Discriminant Analysis). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/statistics/bayesian-discriminant-analysis · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026