实验报告
班 孙励（小班序号 ） 李霄逍（小班序号 ）
实验一 Bayes 分类器设计
【实验目的】
对模式识别有一个初步的理解，能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深
刻地认识，理解二类分类器的设计原理。
【实验条件】
软件
【实验原理】
最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行：
在已知 ， ，， 及给出待识别的 的情况下，根据贝叶
斯公式计算出后验概率：
c
j
ii
ii
i
PXP
PXP
XP
1
)()(
)()(
)(
，
利用计算出的后验概率及决策表，按下面的公式计算出采取 ， 的条件
风险
对中得到的 个条件风险值 ， 进行比较，找出使其条件风
险最小的决策 ，即
则 就是最小风险贝叶斯决策。
【实验内容】
假定某个局部区域细胞识别中正常（ ）和非正常（ ）两类先验概率分别为
正常状态：（ ）；
异常状态：（ ）。
现有一系列待观察的细胞，其观察值为 ：
已知类条件概率是的曲线如下图：
-6 -4 -2 0 2 4 6
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
类条件概率分布正态分布分别为（，）（ ）试对观察的
结果进行分类。
【实验要求】
用 完成基于最小错误率的贝叶斯分类器的设计，要求程序相应语句有说明
文字，要求有子程序的调用过程。
根据例子画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。
如果是最小风险贝叶斯决策，决策表如下：
最小风险贝叶斯决策表：
状态
决策
请重新设计程序，完成基于最小风险的贝叶斯分类器，画出相应的条件风险的分布曲线和
分类结果并比较两个结果。
【实验程序】
最小错误率贝叶斯决策
分类器设计
!"!#$%& '(%&)*)*
! %+得到待测细胞个数
)*,-%$"&+存放对 * 的后验概率
)*,-%$"&+存放对 * 的后验概率
$%& -%$"&+存放比较结果
%
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+类条件概率分布
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0%+类条件概率服从正态分布
+计算在 * 下的后验概率
)*,)*/!"$)0%
)*/!"$)0%1)*/!"$)0%
+计算在 * 下的后验概率
%!0
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)*,2)*,+比较两类后验概率
$%& +正常细胞
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$%& +异常细胞
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#..'+取样本点以画图
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+计算每个样本点对 * 的后验概率以画图
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%6细胞的观察值6
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实验内容仿真
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最小风险贝叶斯决策
分类器设计
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! %+得到待测细胞个数
<,-%$"&+存放把样本 = 判为正常细胞所造成的整体损失
<,-%$"&+存放把样本 = 判为异常细胞所造成的整体损失
$%& -%$"&+存放比较结果
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+类条件概率分布 ),*.（，） ),*（）
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+风险决策表
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<,2<,+第二类比第一类风险大
$%& +判为正常细胞（损失较小），用 表示
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$%& +判为异常细胞，用 表示
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#..'+取样本点以画图
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+计算各样本点的风险以画图
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