具有置信度值的分类

Question

我正在使用LDA（Matlab机器学习工具箱）根据NMR光谱对不同类型的葡萄酒进行分类。分类器是针对来自3种不同类型的样品进行训练的。我想管理一个葡萄酒经过测试并且不是来自这三种类型中的任何一种或者远离它们的分布的情况。

例如，在下图中，我们可以看到边界和样本分布。在这种情况下，交叉和方形标记的后验概率是相同的。它们都被标记为来自类型1.我们应该除了广场被拒绝，因为它离类型1的高斯分布太远。

如何使用置信度值进行分类？例如，十字标记将被标记为类型1，置信度为95％，正方形为类型1，置信度为<1％，因此被拒绝。