§2.2 几种常用的决策规则 　　本节将讨论几种常用的决策规则。不同的决策规则反映了分类器设计者的不同考虑，对决策结果有不同的影响。其中最有代表性的是基于最小错误率的贝叶斯决策与基于最小风险的贝叶斯决策，下面分别加以讨论。 2.2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2.2基于最小风险的贝叶斯决策 2.2.3在限定一类错误率条件下使另一类错误率为最小的两类别决策 　　**本小节不作基本要求。 　　上面讨论的最小错误率或最小风险决策方法都是在先验概率已知的条件下进行的，先验概率的数值对决策有很密切的关系。然而有时会遇到先验概率不知道，或先验概率发生变化的情况。在这种情况下，如果仍按某一组先验概率值P(ωi)作决策，则很可能使实际的决策效果有较大的错误率或较大风险。那末能否在这种情况下，找到一种合适的分类器设计，使其最大可能的风险为最小。换句话说，如果先验概率值在较大范围内变化，就可能产生的最大风险而言是最小的。而这一节讲的是哪一种办法，即不考虑先验概率，而只要求限定某一种错误率条件下，使另一类错误率最小。这一节仅供有兴趣的同学参考，而最小最大风险决策可参阅讲义《模式识别基本教程》。 2.2.4判别函数、决策面与分类器设计