贝叶斯最小错误概率分类器设计(共9页).docx

精选优质文档-倾情为你奉上一、 实验目的1. 掌握密度函数监督参数估计方法；2. 掌握贝叶斯最小错误概率分类器设计方法。二、 实验原理贝叶斯分类器是各种分类器中分类错误概率最小或者在预先给定代价的情况下平均风险最小的分类器。它的设计方法是一种最基本的统计分类方法。其分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。对于两类分类问题，已知先验概率P(1)和 P(2)，以及类别标号 1和2，得到相应的类条件概率密度P(x |1)， P(x|2)， 由贝叶斯公式：计算得到条件概率P(i|x) (i=1,2)，又称为后验概率。如果：P(i|x)=max P(i|x)，x i 或者：P(1|x) P(2|x)，x 1P(2|x) P(1|x)，x 2三、 实验内容对于一个两类分类问题，设两类的先验概率相同（），两类的类条件概率密度函数服从二维正态分布，即 其中，。