貝葉斯判別
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- 貝葉斯判別(Bayesian Discriminant)
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貝葉斯判別是根據最小風險代價判決或最大似然比判決，是根據貝葉斯準則進行判別分析的一種多元統計分析法。
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貝葉斯判別法的基本思想是：設有兩個總體，它們的先驗概率分別為q1 、 q2，各總體的密度函數為f1(x) 、f2(x) ，在觀測到一個樣本x的情況下，可用貝葉斯公式計算它來自第k個總體的後驗概率為：
一種常用判別準則是：對於待判樣本x，如果在所有的P(Gk / x)中P(Gh / x)是最大的，則判定x屬於第h總體。通常會以樣本的頻率作為各總體的先驗概率。
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貝葉斯判別法跟一般基於統計學原理或機械學習原理不同，一是因為它有解決問題的通用模式，二是它藉助已知的先驗概率，通過樣本來修正先驗概率，得到後驗概率，最後使用後驗概率來進行類別判別