Page 10 - 4196

 
вання вибіркового простору X  X 1 U X на непересічні
2
підмножини (класи)
 , xd  X 1  клас  1 
 1
    x  ,
 , xd  X   X  клас  
 2 2 1 2
де
 f  ,x  
X 1   x : 2   0  .

 f  ,x 1  
Отримання нового спостереження x дозволяє пе-
0
рейти від апріорного розподілу до апостеріорного з
щільністю xf 0   , та від апріорного ризику - до апосте-
ріорного, що дозволяє уточнити апріорну інформацію
про класи. Враховуючи, що мінімум апостеріорного ри-
зику не перевищує мінімуму апріорного ризику, отрима-
ємо наступне класифікаційне правило: якщо
,
f x  
 x  x 0   0 2   , (4.5)
0
,
f x  1 
0
то спостереження x  x відноситься до класу  і, якщо
1
0
 x  x 0   0 - до класу  .
2

4.1.2 Критерій ідеального спостерігача
(критерій Зігерта-Котельникова)

У випадку, коли відсутня інформація про втрати L,
приймають  12   і рішення про належність об’єкту
21
тому чи іншому класу приймається на основі критерію
ідеального спостерігача, що забезпечує мінімум помил-
кових рішень.
В цьому випадку критичне значення коефіцієнта
правдоподібності дорівнює відношенню апріорних ймо-
вірностей гіпотез
p
 0  1 . (4.6)
p 2

10