Discussion :

[Imène_23]

Bonjour à tous

J’aimerais bien que quelqu'un m'explique le fonctionnement du critère de maximum a posteriori (MAP) avec détail.

J’ai un ensemble de probabilité p(c=k/X=xm), k = 1...K, où K est le nombre de classes, et X=1...m sont les individus.

Donc j'ai la probabilité d'appartenance de chaque individu aux différentes k.

Comment je j'utilise le critère MAP pour achever la classification.

Merci

[Aleph69]

Bonsoir,

pour achever la classification, il suffit d'associer à un individu X la classe C telle que p(C|X) est maximale : tu as déjà tout ce qu'il faut pour le faire. La méthode MAP sert seulement à estimer des paramètres : c'est une variante de maximum de vraisemblance, assez rarement utilisée. Par exemple, la méthode MAP pourrait être utilisée dans ton cas si tu supposais que p(C|X) suit une certaine loi, disons un gaussienne : cela te permettrait d'estimer la matrice de covariance et le vecteur moyen qui donnent la loi correspondant le mieux à tes données.