说明: 设计Bayes决策理论的随机模式分类器,用matlab实现。 Bayes分类器的基本思想是依据类的概率、概密,按照某种准则使分类结果从统计上讲是最佳的。换言之,根据类的概率、概密将模式空间划分成若干个子空间,在此基础上形成模式分类的判决规则。准则函数不同,所导出的判决规则就不同,分类结果也不同。使用哪种准则或方法应根据具体问题来确定。 通过实验,加深对统计判决与概率密度估计基本思想、方法的认识,了解影响Bayes分类器性能的因素,掌握基于Bayes决策理论的随机模式分类的原理和方法。
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