Bayes（贝叶斯）分类器的设计
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2011-04-10
14:38:38
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Bayes 分类器的设计
一、 实验目的：
1. 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；
2. 理解二类分类器的设计原理。
二、 实验条件：
1. PC 微机一台和 MATLAB 软件。
三、 实验原理：
最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行：
1. 在已知
)(
i
P
，
)|(
i
XP
，
ci ,,1
及给出待识别的
X
的情况下，根据贝叶
斯公式计算出后验概率：
c
j
jj
ii
i
PXP
PXP
XP
1
)()|(
)()|(
)|(
cj ,,1
2. 利用计算出的后验概率及决策表，按下式计算出采取
i
决策的条件风险：
c
j
jjii
XPXR
1
)|(),()|(
ai ,,1
3. 对 2 中得到的
a
个条件风险值
)|( XR
i
（
ai ,,1
）进行比较，找出使条件
风险最小的决策
k
，即：
)|(min)|(
,,1
XRXR
k
ci
k
，
则
k
就是最小风险贝叶斯决策。
四、 实验内容：
假定某个局部区域细胞识别中正常（
1
）和非正常（
2
）两类先验概率分别为：
正常状态：
)(
1
P
=0.9；
异常状态：
)(
2
P
=0.1。
现有一系列待观察的细胞，其观察值为
x
：
-3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.7932 -2.8531
shangjie87
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