线性判别函数

线性判别函数，统计模式识别中用以对模式进行分类的一种最简单的判别函数称为线性判别函数。线性判别函数在特征空间中，通过学习，不同的类别可以得到不同的判别函数，比较不同类别的判别函数值大小，就可以进行分类。统计模式识别中用以对模式进行分类的一种最简单的判别函数称为线性判别函数。在特征空间中，通过学习，不同的类别可以得到不同的判别函数，比较不同类别的判别函数值大小，就可以进行分类。统计模式识别方法把特征空间划分为决策区对模式进行分类。一个模式类同一个或几个决策区相对应。每个决策区对应一个判别函数。对于特征空间中的每个特征向量 x ，可以计算相应于各个决策区的判别函数gi(x)，i=1，2，，c。