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模块四: 电工用图识别及室内照明基本控制线路的连接.ppt

室内照明 照明线路跳闸 室内照明照度标准 室内照明标准 led 室内照明 led室内照明标准 家用照明线路图 照明线路 室内照明设计 简易照明线路探测

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[工学]模式识别导论四第四章 贝叶斯决策理论
贝叶斯分类器 正态分布决策理论 关于分类的错误率分 析 最小风险bayes分类 器 bayes分类器算法和例 题 聂曼－皮尔逊判别准 则 最大最小判别准则 决策树 序贯分类

 第四章 贝叶斯决策理论
分类器—最优分类器、最佳分类器 p ( x ω i ) §4-1 bayes分类器 分类器 p ( x ω1) 一、两类问题
p ( x ω 2) 例如：细胞识别问题 ω1正常细胞，ω2异常细胞 某地区，经大量统计获先验概率p(ω1),p(ω2)。若取该地区 某人细胞x属何种细胞 ，只能由 先验概率决定。 p (ω 1 ) > p (ω 2 ), x ∈ ω 1 x 条件概率密度分布 这种分类器决策无意义 p (ω 1 ) < p (ω 2 ), x ∈ ω 2

对x再观察：有细胞光密度特征 ,有类条件概率密度: p(x/ ω ) =1,2,…。如图所示 利用贝叶斯公式 ：
p (ωi x) = p( x ωi ) p(ωi )

∑ p( x ω ) p(ω )，（也称为后验概率）
j =1 j j

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通过 对细胞的再观察，就可以把先验概率转化为后验概 率，利用后验概率可对未知细胞x进行识别 。

通过 对细胞的再观察，就可以把先验概率转化为后验概 率，利用后验概率可对未知细胞x进行识别 。
若 p(ω1 x) > p(ω 2 x), 则 x ∈ ω1 若 p(ω1 x) < p(ω 2 x), 则 x ∈ ω 2
p (ω i x )
1.0 0.8 0.6 0.4 0.2

p(ω1 x) p(ω2

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