わかりやすいパターン認識第5章(P.73〜78) - hirataraのお勉強記録

2009-03-15

前処理部、特徴抽出部、識別部がある → 特徴抽出部の話題
- 特徴の評価・・・クラス間分離機能によって評価
within-class variance between-class variance ratio: クラス内分散・クラス間分散比
- クラス間の距離だけで評価している
- 分布の重なりが評価されてない
全体で平均化して評価するため、2クラス間の分離度が反映されない
probability of error
- あるxについての誤り確率は、 $P _e (\bf{x}) = \left\{ P(w_2 | \bf{x}) if \bf{x} \in w_1 \\ P(w_1 | \bf{x}) if \bf{x} \in w_2 \right.$
- すべてのxに対する誤り確率は $P _e = \int { P _e ( \bf{x} ) p( \bf{x} ) d\bf{x} }$
Bayes decision rule: $P _e$ が最小になるように識別する判定方法。事後確率 $P( w_i | \bf{x} )$ が最大のクラスを識別結果とする
Bayes risk: loss function による損失の最小値
conditional Bayes error: $P _e(\bf{x})$ の最小値
Bayes error: $P _e$ の最小値