基本信息

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文档摘要

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收缩估计协方差矩阵优化高斯贝叶斯分类算法的深度探究

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今数字化时代，数据的规模和维度以前所未有的速度增长，高维数据的处理成为众多领域面临的核心挑战之一。在机器学习和数据挖掘领域，分类任务是一项基础而又关键的工作，其目的是根据已有的数据特征将数据划分到不同的类别中。高斯贝叶斯分类算法作为一种经典的分类方法，基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，在许多实际应用中展现出了良好的性能。

高斯贝叶斯分类算法假设数据特征服从多元高斯分布（多维正态分布），这一假设在很多实际场景中具有一定的合理性，因为许多自然现象和实际数据的分布往往接近正态分布。该算法通过计算输入特征对于每个