基于平行坐标的贝叶斯可视化分类方法

摘要

结合信息可视化与机器学习技术,提出一种基于多元数据平行坐标图表示的贝叶斯可视化分类方法.该方法基于类条件概率密度估计对平行坐标图表示进行优化,最后对变换后的各变量值加权求和,用贝叶斯法则分类.这种方法通过平行坐标来使不可见的数据和算法变得可见,从而易于利用专家领域知识,分类结果容易理解,特别适合应用到疾病诊断等医学领域的模式识别问题.