编程设计线性分类器，线性分类器实验报告

金生前天 26

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摘要： 分类器输入参数的条件1、SVM分类器既可以作为线性分类器，也可以作为非线性分类器，这主要取决于它的核函数。如果不使用kernel（saying：linear kernel），则...

分类器输入参数的条件

1、SVM分类器既可以作为线性分类器，也可以作为非线性分类器，这主要取决于它的核函数。如果不使用kernel（saying：linear kernel），则它是一个线性分类器；如果使用其他的核函数（e.g. Gaussian kernel），则是一个非线性分类器，具有非线性判决边界。

2、Classifier Guidance（分类指导）是通过引入一个额外的分类器网络，其输入是条件y，输出是条件概率。在反向扩散过程中，这个分类器与基础模型联合训练，通过控制参数调整，允许在生成样本时灵活控制条件的使用。这种方法的局限性在于需要额外的分类器模型。Classifier-free Guidance（无分类指导）则更为直接。

3、训练自己的分类器步骤包括准备数据、手动分割代表每个类的点组、采用典型点子集重新组合、详尽抽样确保子集点数大致相同，以及为每个分类设置清晰名称。使用CloudCompare的剪刀工具手动分类完毕后，通过CloudCompare插件功能进行训练。

4、该网络中应包含类结点C，其中C 的取值来自于类集合（ c1 ， c2 ， ... ， cm），还包含一组结点X = （ X1 ， X2 ， ... ， Xn），表示用于分类的特征。

5、特异性（Specificity）则表示模型正确识别负例的能力，与FPR负相关。AUC（Area Under the Curve）值是ROC曲线下的面积，用于衡量分类器的性能。AUC值越接近1，表示分类器性能越好，而接近0则表示分类器性能较差。完美分类器的AUC值为1，随机分类器的AUC值为0.5。

6、train_class_mlp（）函数用于训练分类器模型，参数包括最大迭代次数（MaxIterations）、权重容差（WeightTolerance）和误差容差（ErrorTolerance）。classify_image_class_mlp（）函数用于使用 MLP 对图像进行分割，输出结果为分类区域（ClassRegions），并设置分类概率阈值（RejectionThreshold）。

线性分类的基本原理

在机器学习领域，分类的目标是指将具有相似特征的对象聚集。而一个线性分类器则透过特征的线性组合来做出分类决定，以达到此种目的。对象的特征通常被描述为特征值，而在向量中则描述为特征向量。K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类器存在以下不足：分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来，以便于未来测试数据用于比较。

贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，分别是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。

工作原理：感知器接收多个输入信号，通过加权求和并加上偏置后，通过激活函数输出一个二值结果，用于分类。训练过程：感知器的训练是通过迭代更新权重和偏置来实现的，目标是使得分类误差最小化。常用的训练算法是感知器学习算法，该算法基于梯度下降法的思想。