一、最小误判概率准则判决
1. 实验原理
1) 在已知 P(W
i
) , P(X|W
i
)(i=1,2) 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 P(W
i
|X) ;
2) 根据 1) 中计算的后验概率值,找到最大的后验概率,则样本 X
属于该类;
2. 实验内容参数
设一维两类模式满足正态分布,它们的均值和方差分别为:
μ1=0,δ1=2 ; μ2=2,δ2=2 ;
两类模式的先验概率为: P(w1)=0.4;P(w2)=0.6;
3. 待识别样本数据生成
由 rand() 函数产生一定范围的随机数,用于分类