Typ tekstu: Książka
Autor: Basztura Czesław
Tytuł: Komputerowe systemy diagnostyki akustycznej
Rok: 1996
Autor: Basztura Czesław
Tytuł: Komputerowe systemy diagnostyki akustycznej
Rok: 1996
ma następującą postać:
Pewną odmianą analizy dyskryminancji jest metoda klasyfikacyjna oparta na obliczaniu prawdopodobieństw a posteriori. Niech dany wektor x obserwacji stanu obiektu diagnostycznego z populacji generalnej, zawierającej M klas, ma rozkład normalny. Przyjmujemy, że mamy oszacowane prawdopodobieństwa a priori należenia obrazu x do klasy m. Prawdopodobieństwo a posteriori, że obraz x należy do klasy m oblicza się ze wzoru
gdzie .
Badany obraz stanu x jest kwalifikowany do tej klasy stanów, dla której obliczona wartość jest największa. Zamiast rozważać wielkość , możemy rozważać tzw. wartość kwadratową .
Wtedy obraz x jest zaliczany do tej klasy m, dla której odpowiednia wartość jest największa. Wyrażenie
Pewną odmianą analizy dyskryminancji jest metoda klasyfikacyjna oparta na obliczaniu prawdopodobieństw a posteriori. Niech dany wektor x obserwacji stanu obiektu diagnostycznego z populacji generalnej, zawierającej M klas, ma rozkład normalny. Przyjmujemy, że mamy oszacowane prawdopodobieństwa a priori należenia obrazu x do klasy m. Prawdopodobieństwo a posteriori, że obraz x należy do klasy m oblicza się ze wzoru
gdzie .
Badany obraz stanu x jest kwalifikowany do tej klasy stanów, dla której obliczona wartość jest największa. Zamiast rozważać wielkość , możemy rozważać tzw. wartość kwadratową .
Wtedy obraz x jest zaliczany do tej klasy m, dla której odpowiednia wartość jest największa. Wyrażenie
ma następującą postać:<br><gap><br>Pewną odmianą analizy dyskryminancji jest metoda klasyfikacyjna oparta na obliczaniu prawdopodobieństw a posteriori. Niech dany wektor x obserwacji stanu obiektu diagnostycznego z populacji generalnej, zawierającej M klas, ma rozkład normalny. Przyjmujemy, że mamy oszacowane prawdopodobieństwa a priori <gap> należenia obrazu x do klasy m. Prawdopodobieństwo a posteriori, że obraz x należy do klasy m oblicza się ze wzoru<br><gap><br>gdzie <gap>.<br>Badany obraz stanu x jest kwalifikowany do tej klasy stanów, dla której obliczona wartość <gap> jest największa. Zamiast rozważać wielkość <gap>, możemy rozważać tzw. wartość kwadratową <gap>.<br>Wtedy obraz x jest zaliczany do tej klasy m, dla której odpowiednia wartość <gap> jest największa. Wyrażenie
