贝叶斯判别

贝叶斯判别(Bayesian Discriminant)

　　贝叶斯判别是根据最小风险代价判决或最大似然比判决，是根据贝叶斯准则进行判别分析的一种多元统计分析法。

　　贝叶斯判别法的基本思想是：设有两个总体，它们的先验概率分别为q₁ 、 q₂，各总体的密度函数为f₁(x) 、f₂(x) ，在观测到一个样本x的情况下，可用贝叶斯公式计算它来自第k个总体的后验概率为：

　　一种常用判别准则是：对于待判样本x，如果在所有的P(G_k / x)中P(G_h / x)是最大的，则判定x属于第h总体。通常会以样本的频率作为各总体的先验概率。

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