4.2. Классический статистический подход к распознаванию образов и классификации

4.2.0. Общая часть

Бейесовская классификация образов предполагает знание вероятности появления события из некоторого класса и вероятности того, что объекты класса будут иметь определенные описания. Во многих интересных случаях классификации образов эта информация недоступна. В статистической классификации образов эта проблема часто разрешается предположением, что вероятности принадлежности классу можно оценить исходя из долей выборки, попадающей в различные классы, и предположением, что распределение описаний по пространству описаний для каждого класса соответствует некоторой разумной заранее известной функции. Таким образом, предполагается, что для каждой функции

где — известная функция, зависящая от вектора параметров Значения компонент вектора 0 оцениваются по выборке, а затем применяется бейесовская процедура классификации. Детали этой

процедуры меняются в зависимости от сделанного относительно предположения. В следующем разделе излагается метод статистического распознавания образов для наиболее часто принимаемого предположения, а именно, что многомерное нормальное распределение.