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文档简介

Bayes判别法 从上节看到Fisher判别法随着总体个数的增加，建立的判别式也增加，因而计算起来比较麻烦。如果对于多个总体的判别考虑的不是建立判别式，而是计算新给样品属于各总体的条件概率，比较这些概率的大小，然后将新样品判归为来自概率最大的总体，这种判别法称为Bayes判别法。建立判别准则为如果则判定X来自第h总体。原则上说，考虑损失函数更为合理，但是在实际应用中L(g/h)不容易确定，因此常常在数学模型中假设各种错判的损失皆相等，即 由前面的叙述可知，使用Bayes判别法做分析，首先需要知道待判总体的先验概率和密度函数（如果是离散总体则则问题化为：上式判别函数写成多项式形式如下：计算出y（g/x）的值，根据其大小就可以对待测样品进行分类，且根据y（g/x）的值可以由下式计算出后验概率。由之前的推导可知若则把样品X归入第h总体可见使y为最大的h，其对应的P(h/x)必为最大，因此我们只需把样品带入判别式中：分别计算y(g/x),g=1.k。将原各组样品进行回判结果如下：待判样品的结果表明，判属类别与前面的判属类别完全相同。

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