最大似然分类算法python
时间: 2023-07-25 15:39:29 浏览: 40
最大似然分类算法是一种常用的分类方法,其核心思想是利用训练数据集中的样本信息,求解出分类器的参数,从而实现对新数据的分类。下面是一个简单的最大似然分类算法的 Python 实现:
```
import numpy as np
class MaxLikelihoodClassifier:
def __init__(self):
self.mean = None
self.cov = None
self.prior = None
def fit(self, X, y):
self.mean = []
self.cov = []
self.prior = []
for i in range(np.unique(y).size):
self.mean.append(np.mean(X[y == i], axis=0))
self.cov.append(np.cov(X[y == i].T))
self.prior.append(np.sum(y == i) / y.size)
def predict(self, X):
y_pred = np.zeros(X.shape[0])
for i in range(X.shape[0]):
posterior = []
for j in range(len(self.mean)):
x_minus_mean = X[i] - self.mean[j]
exponent = np.exp(-0.5 * np.dot(np.dot(x_minus_mean.T, np.linalg.inv(self.cov[j])), x_minus_mean))
likelihood = (1.0 / np.sqrt((2 * np.pi) ** X.shape[1] * np.linalg.det(self.cov[j]))) * exponent
posterior.append(likelihood * self.prior[j])
y_pred[i] = np.argmax(posterior)
return y_pred
```
其中,fit() 函数用于训练分类器,predict() 函数用于对新数据进行分类。具体实现过程如下:
1. 首先初始化分类器的参数 mean、cov 和 prior。
2. 计算每个类别的样本均值、协方差矩阵和先验概率。
3. 对于每个待分类的样本,计算其在每个类别下的后验概率,并选择后验概率最大的类别作为预测结果。
这个实现是一个基于高斯分布假设的最大似然分类器。在实际应用中,还可以将最大似然分类器扩展为其他类型的分类器,如朴素贝叶斯分类器等。