Критерий распознавания Байеса:

Признаковая информация представляется в виде таблиц распознавания вида

Классы	Градации признака хi
	хi1	xi2	...	xim
А1	0.6	0.5	...	0.1
А2	0.7	0.4	...	0.2
...	...	...	...
An	0.1	0.2	...	0.1

Наиболее часто используется критерий Байеса, который выражается формулой

p(A_j/b_k) = ,

где p(A_j/b_k) - вероятность гипотезы о принадлежности реализации b_к к j-му классу.

b_k = { x₁^l, . . . , x_n^k, . . . , x_N^p},

х_i - признаки классов, l,k,p - градации признаков,

p(A_j) - априорная вероятность проявления j-го класса(A_j);

p(b_k/A_j) - условная вероятность проявления признаков реализации b_k у класса A_j.

M - количество классов.

P(A_j) = m_j / F ( m_j - количество объектов j-го класса, F - суммарное количество объектов всех классов).

N

P(b_k/A_j) = П p(x_i^l/A_j),

i=1

где p(x_i^l/A_j) - вероятность проявления l-ой градации i-го признака у класса A_j.

N - количество признаков в рабочем словаре.

В результате вычислений по формуле Байеса получим значения p(A_j/b_k) для каждого класса.

Решение о принадлежности реализации к конкретному классу принимается по максимуму вычисленной вероятности.