利用MATLAB實現最小錯誤率貝葉斯判別

摘要：matlab軟件平臺為用戶提供了強大的科學計算與可視化功能，具有簡單、易用的用戶環境，尤其適合矩陣數據的計算處理。根據matlab的特點，將其與模式識別原理結合起來，以油水層識別為例，求解基于多元正態概率模型下的最小錯誤率貝葉斯判別函數和決策面方程。

關鍵詞：matlab 模式識別貝葉斯判別油水層識別

中圖分類號：tp391.41 文獻標識碼：a 文章編號：1674-098x (2013)02(c)-00-01

模式識別的分類問題是根據識別對象特征的觀察值將其分到某

個類別中去。貝葉斯(bayes)判別法是模式識別方法中的一個基本方法。該方法通過對類別已知樣本的學習，提取樣本特征并建立判別函數方程，從而來實現對新樣本的預測。根據決策規則的不同，貝葉斯判別法又包含最小錯誤率貝葉斯判別、最小風險貝葉斯判別等。最小錯誤率的貝葉斯判別就是利用概率論中的貝葉斯公式，得出使錯誤率最小的分類規則。

matlab集數字分析、矩陣運算、信號處理和圖象處理、顯示于一體，構成了一個方便靈活的、界面友好的用戶環境[1]。同時matlab 提供了大量的功能函數，這些函數的靈活運用會使研究人員避免大量重復性的勞動。對于測井方法研究和數據處理來說，由于獲得的信息都是數字化的，所以應用matlab可以很方便地解決與測井相關的問題。matlab的出現使得測井工作者能夠把更多的精力集中到

總結

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