实验一Bayes分类器设计(共8页).doc

精选优质文档-倾情为你奉上 实 验 报 告课程名称：模式识别学 院：电子通信与物理学院专 业：电子信息工程班 级：电子信息工程2013-3姓 名： 学 号：指导老师：实验一Bayes分类器设计本实验旨在让同学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。1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=1,，c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：j=1,，x (2)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,i=1,，a的条件风险,i=1,2,a(3)对(2)中得到的a个条件风险值,i=1,，a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。2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：P（）=0.9；异常状态：P（）=0.1。