似然比分类（似然比分类器是基于后验概率的分类器）

本文目录一览：

• 1、监督分类要注意些什么?
• 2、有序分类变量和等级变量有什么区别?
• 3、贝叶斯判别分析和朴素贝叶斯分类时一样的吗
• 4、统计可分性度量
• 5、有谁知识SPSS中描述统计中交叉表中卡方检验的似然比、线性与线性组织是...

监督分类要注意些什么?

在处理垃圾时，应注意避免污染和交叉污染。例如，在丢弃食物残渣前，应将其倒入厨余垃圾桶，并确保垃圾桶密封良好，以防止异味扩散和害虫滋生。另外，应清洗并彻底干燥可回收物，避免污染其他物品。

注意：监察局现已并入监察委，不属于专门监督。行政系统的外部监督分类如下：立法监督：立法机关对行政机关及其工作人员的监督。比如，全国人大对国务院的监督；司法监督：司法机关对行政机关及其工作人员的监督。

第一步，选择一些有代表性的区域进行非监督分类。这些区域尽可能包括所有感兴趣的地物类别。这些区域的选择与监督法分类训练样区的选择要求相反，监督法分类训练样区要求尽可能单一。

广泛性原则 这种原则在性质上决定了人们可以广泛监督政府的一切公务活动，还表现在要对政府行政机关的相关措施和制度进行监督。

有序分类变量和等级变量有什么区别?

1、自变量的话看似然比检验，显著的话就不能当作数值型变量，而需要当作分类变量来做，转换成哑变量；因变量的话用multinomial logistic来做。

2、定义不一样：有序变量有序分类变量，是指其取值的各类别之间存在着程度上的差别，给人以“半定量”的感觉，因此也称为等级变量。是根据取值特征而分类的一种定性变量。如：按成绩先后分为第第第第四等。

3、多项分类：如ABO血型，结果分为：A型、B型、AB型、O型。有序分类资料：各类之间有程度的差别，给人以“半定量”的概念，也称等级资料。等级资料兼有计数资料和计量资料的一些性质。

4、一般而言，等级变量属于分类变量的一种，与之相对的就是无序变量。大家生活中经常碰到的“满意程度”就是一个等级变量。

贝叶斯判别分析和朴素贝叶斯分类时一样的吗

1、贝叶斯原理、贝叶斯分类和朴素贝叶斯这三者之间是有区别的。

2、当这个条件成立时，朴素贝叶斯的判别正确率很高，但不幸的是，在现实中各个特征属性间往往并非独立，而是具有较强相关性的，这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力。

3、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier）的朴素（Naive）之处在于，其假设了各个特征之间是独立的。

4、在许多场合，朴素贝叶斯（Nave Bayes，NB）分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。

5、朴素贝叶斯算法属于分类算法。发源于古典数学理论，对缺失数据不太敏感，有稳定的分类效率，模型所需估计的参数很少，算法比较简单。

统计可分性度量

离散度（Divergence）离散度是模式识别中早期采用的统计可分性度量之一（Swain and Davis，1987）。

类别统计可分性度量的计算利用遥感数据分类的训练数据计算。原始空间分辨率数据的分类训练数据通过层次随机采样方法选取。

通过计算变换离散度和J-M距离两个统计可分性度量随遥感数据空间分辨率的变化，发现随着空间分辨率的变化，不同类别间的统计可分性的变化结构不同，解释了不同变化结构下类内光谱特征变异程度和混合像元数目两个因子的互动关系。

度量（metric），亦称距离函数，数学概念，是度量空间中满足特定条件的特殊函数，一般用d表示。度量空间也叫做距离空间，是一类特殊的拓扑空间。弗雷歇（Fréchet，M.R.）将欧几里得空间的距离概念抽象化，于1906年定义了度量空间。

对于多光谱遥感数据分类来说，一个较好的评价遥感数据空间分辨率变化对分类精度综合作用的方法是进行类别之间光谱特征的统计可分性分析（Separability Analysis）。

对遥感专题分类不确定性的尺度效应研究证明不同类别间最大的统计可分性（分类精度）出现的空间分辨率可能不同。要得到高的分类精度，理想的情况是对不同的类别用不同尺度（空间分辨率）的数据进行分类，即多尺度分类方法。

有谁知识SPSS中描述统计中交叉表中卡方检验的似然比、线性与线性组织是...

似然比：是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。

Fisher是精确概率检验，只在四格表中使用。

从表的备注a中看到最小期望值都是超过5，所以，只要看第一行的皮尔逊卡方和它的sig值就可以。所以说明卡方检验显著，交叉表的两个变量之间有显著的相关性。