模式识别(国家级精品课程讲义).ppt

发布时间：2022-06-13 发布人：admin 分类：说明书资料大小：16.53M 资料格式：ppt 举报版权申诉

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模式识别 1

★ 相关学科 ●统计学 ●概率论 ●线性代数（矩阵计算） ●形式语言 ●人工智能 ●图像处理 ●计算机视觉等等 2

讲授课程内容及安排第一章引论第二章聚类分析第三章判别域代数界面方程法第四章统计判决第五章学习、训练与错误率估计第六章最近邻方法第七章特征提取和选择上机实习 3

第一章引论 1.1 概述 1.2 特征矢量和特征空间 1.3 随机矢量的描述 1.4 正态分布 4

概念 n 模式识别(Pattern Recognition)：确定一个样本的类别属性（模式类）的过程，即把某一样本归属于多个类型中的某个类型。 n 样本（Sample)：一个具体的研究（客观）对象。如患者，某人写的一个汉字，一幅图片等。 n 模式(Pattern)：对客体（研究对象）特征的描述（定量的或结构的描述），是取自客观世界的某一样本的测量值的集合（或综合）。

概念 n 特征(Features)：能描述模式特性的量（测量值）。在统计模式识别方法中，通常用一个矢量表示，称之为特征矢量，记为 x  x  ( , xx 1 2 , ,  nx  ) n 模式类(Class)：具有某些共同特性的模式的集合。

模式识别的例子计算机自动诊断疾病: 1. 获取情况(信息采集) 测量体温、血压、心率、血液化验、X光透射、B超、心电图、CT等尽可能多的信息，并将这些信息数字化后输入电脑。当然在实际应用中要考虑采集的成本，这就是说特征要进行选择的。 2. 运行在电脑中的专家系统或专用程序可以分析这些数据并进行分类，得出正常或不正常的判断，不正常情况还要指出是什么问题。

各类空间（Space)的概念模式识别三大任务对象空间模式空间特征空间类型空间模式采集：从客观世界（对象空间）到模式空间的过程称为模式采集。特征提取和特征选择：由模式空间到特征空间的变换和选择。类型判别：特征空间到类型空间所作的操作。 8

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