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2_贝叶斯决策理论.pptx
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第
2
章 贝叶斯决策理论
2.1
引言
2.2
几种常用的决策规则
2.2.1
基于最小错误率的贝叶斯决策
2.2.2
基于最小风险的贝叶斯决策
2.2.3
限定一类错误率,使另一类错误率最小
2.2.4
最小最大决策
2.2.5
分类器、判别函数及决策面
2.3
正态分布时的统计决
策
2.1
引言
模式识别的目的就是
要确定某一个给定
的模式样本属于哪一
类
可以通过对被识别对
象的多次观察和测
量,构成
特征向量
,并将其作为某一个
判决规则的输入,按
此规则来对样本进
行分类
作为统计判别问题的模式分类
在获取模式的观测值
时,有些事物具有
确定的因果关系,即
在一定的条件下,
它必然会发生或必然
不发生
例如识别一块模
板是不是直角三
角形,只要
凭“
三条直线
边闭合连线和一个
直角
”这个特
征,测量它是否
有三条直线边的
闭合连线并
有一个直角,就
完全可以确定它
是不是直角
三角形
这种现象是确定
性的现象
但在现实世界中,
由许多客观现象
的发生,就
每一次观察和测量
来说,即使在基
本条件保持
不变的情况下也具
有不确定性
只有在大量重复的
观察下,其结果
才能呈现出
某种规律性,即对
它们观察到的特
征具有统计
特性
特征值不是一个确
定的向量,而是
一个随机向
量
此时,只能利用模
式集的统计特性
来分类,以
使分类器发生错误
的概率最小
作为统计判别问题的模式分类
统计识别的基本方法——贝叶斯决策
应用贝叶斯决策的前
提条件
已知各类别总体
的概率分布
已知决策分类的
类别数
在已知相关概率(类
别先验概率和类条
件概率分布)的情况
下,特征空间中一
个观察量的类别归属
问题
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