Оценка апостериорной вероятности класса по серии дискриминантных функций Андерсона

Предложен способ оценки по обучающей выборке с учителем апостериорных вероятностей принадлежности объекта к классам по совокупности известных значений его признаков. Эти вероятности являются исчерпывающей информацией для решения задачи классификации. Они позволяют решать задачу классификации с использованием различных критериев (максимум вероятности, минимум средней стоимости ошибки и пр.), задаваемых, как правило, субъективно. Метод решения задачи основан на построении серии аппроксимаций специальных дискриминантных функций, в нулевых точках которых апостериорные вероятности классов заданы при их построении. Эвристический алгоритм аппроксимации используемой дискриминантной функции в окрестности нулевых значений является частью метода. В методе отсутствует необходимость в дополнительных надстройках, например типа калибратора Платта для метода опорных векторов. Приведены модельные примеры применения метода и пример из медицинской диагностики с реальными данными.