7.多类问题（简介） 7.多类问题（简介) 口二叉决策树 口二叉决策树 ■除叶节点外，决策树的每个节点m都有且只有 两个子节点nu和nm。 yes ■二叉决策树把复杂的多类别分类问题转化为多 级两类分类问题来解决。 aize.big? color yeliow ■在每个节点川，都把样本集分成两个子集。每 个子集可能仍包含多类别的样本，继续分直至 chape·round 01re。mai12 仅包含单类别样本的叶节点。 yes Cherry 27 总结：线性判别函数 口基于训练样本的直接确定判别函数方法主要包含 两个步骤： ■确定使用的判别函数类型或决策面方程类型，如 线性分类器，分段线性分类器等； ■在选定函数类型的条件下，确定相应的参数，从 而完成整个分类器设计； 口线性判别函数计算简单，在一定条件下能实现最 优分类，经常是一种“有限合理"的选择。25 7. 多类问题（简介）  二叉决策树  除叶节点外，决策树的每个节点ni都有且只有 两个子节点 nil 和 nir。  二叉决策树把复杂的多类别分类问题转化为多 级两类分类问题来解决。  在每个节点ni ，都把样本集分成两个子集。每 个子集可能仍包含多类别的样本，继续分直至 仅包含单类别样本的叶节点。 26 7. 多类问题（简介） 二叉决策树 27 总结：线性判别函数  基于训练样本的直接确定判别函数方法主要包含 两个步骤：  确定使用的判别函数类型或决策面方程类型，如 线性分类器，分段线性分类器等；  在选定函数类型的条件下，确定相应的参数，从 而完成整个分类器设计；  线性判别函数计算简单，在一定条件下能实现最 优分类，经常是一种“有限合理”的选择