摘要
研究了各总体服从正态分布、分布参数的先验分布均为正态—逆Wishart共轭先验时 ,如何利用待判样品的预报密度函数 ,构造后验概率比和分类判别规则 ,并据此对样品进行分类识别 ;该方法的特点是充分利用了参数分布的信息 ,结论简单、直观 。
The authors study a new method on how to classify a sample into one of the several known population in terms of posterior probability ratio established by the sample's predictive density functions when the unknown parameters' prior distributions are normal-inverted Wishart distribution. The method doesn't require the consistency of each population's covariance.
出处
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2004年第1期86-90,共5页
Chinese Journal of Engineering Mathematics
基金
国防基础科技项目 (B1 82 0 0 2C0 0 2 )
关键词
贝叶斯定理
多元T分布
逆Wishart分布
后验概率比
分类识别规则
Bayes theorem
multivariate distribution
inverted Wishart distribution
posterior probability ratio
classifying identification rule
