概率分类法实验：最小错误率贝叶斯决策

"基于统计决策的概率分类法在模式识别实验中的应用" 本次实验是关于模式识别的一个实践环节，重点探讨了基于统计决策的概率分类法。实验报告由武汉轻工大学的学生完成，旨在帮助学生深入理解贝叶斯决策的基础理论，并通过编程实现这些理论，提升其在实际问题中的应用能力。 实验的主要目标是让学生掌握贝叶斯决策的基本概念，包括最小错误率贝叶斯决策。这一决策方法是基于对各类别样本误分类可能导致的风险进行评估，选择能使总体风险最小化的分类策略。实验要求学生首先解决文献[1]第86页的例4.1，接着修改代码以解决第125页的4.2题。 实验环境中，学生使用了配备VMware Workstation Pro的笔记本电脑，运行Window XP操作系统，并利用VC6++作为编程环境。这样的配置足够支持C++语言的编程和调试。 在代码实现部分，可以看到两个关键函数`p1x()`和`p2x()`，它们分别计算了属于类别1和类别2的样本在当前观测值下的概率。`main()`函数中，通过比较`p1x()`和`p2x()`的值来决定分类结果，若`p2x()`大于`p1x()`，则判断为类别2（例如，"正常"），反之则判断为类别1（例如，"病变"）。这种决策规则符合最小错误率贝叶斯决策的思想，即选择具有更高后验概率的类别。 实验结果未在摘要中详细列出，但可以假设学生在执行代码后，根据输出结果对例4.1和4.2进行了分析。实验总结部分应包含了学生对整个实验过程的反思，包括方法的理解、实施步骤、关键技术和代码实现的解读，以及可能遇到的问题和解决方案。 通过这个实验，学生不仅锻炼了编程技能，更深入地理解了贝叶斯决策理论如何在实际问题中转化为可执行的算法。这种经验对于进一步研究模式识别、机器学习等领域至关重要。