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第二章贝叶斯决策理论2.1引言2.2几种常用的决策规则2.3正态分布时的统计决策2.1引言贝叶斯决策理论是统计模式识别中最基本的方法,利用此方法进行分类时要求:(1)各类别总体的概率分布是已知的(2)待决策分类的类别数是一定的统计决策理论根据每一类总体的概率分布决定决策边界一些符号与约定:在连续的情况下,假设对要识别的物理对象有d种特征观察量dxxx.,21这些特征的所有可能的取值范围构成了d维空间我们称Tdxxxx.,2,1=为d维特征向量假设要分类的问题有c个类别，各类别状态用ici,.2,1=来表示，)(iPi对应于各类别的出现的先验概率及)(ixp是已知的类条件概率密度如果在特征空间已经观察到某一个向量x,应该把x分到哪一类？例：医生要根据病人血液中白细胞的浓度来判断病人是否患血液病。（两分类）根据以往医生的经验知道：患病的人，白细胞的浓度与正常人不同一般人群中，患病的人数比例为0.1。如果已知一个人的白细胞浓度，医生应该做出怎样的判断数学表示：用表示“类别”这一随机变量，1表示正常，2表示患病表示“白细胞浓度”这个随机变量x表示浓度值医生的先验概率：9.0)(1=P1.0)(2=P观测数据白细胞浓
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