模式识别 总结.ppt

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1、模式识别模式识别-总结总结 Pattern Recognition课程内容第一章第一章 引引论 (2学学时)第二章第二章 聚聚类分析分析 (4学学时)第三章第三章 判判别域代数界面方程法域代数界面方程法 (4学学时)第四章第四章 统计判决与估判决与估计(4学学时)第五章第五章 统计学学习与估与估计(4学学时)第六章第六章 最近最近邻方法方法 (2学学时)第七章第七章 特征提取与特征提取与选择(2学学时)复复习 (2学学时)概念模式模式识别：确定一个：确定一个样本的本的类别属性（模式属性（模式类）的）的过程，即把某一程，即把某一样本本归属于多个属于多个类型中的某个型中的某个类型。型。模模式分式分

2、类的的过程程。样本本（Sample)：一个具体的研究（客：一个具体的研究（客观）对象。如患象。如患者，某人写的一个者，某人写的一个汉字，一幅字，一幅图片等。片等。模式模式（Pattern）：）：对客体（研究客体（研究对象）特征的描述象）特征的描述（定量的或（定量的或结构的描述），是取自客构的描述），是取自客观世界的某一世界的某一样本的本的测量量值的集合（或的集合（或综合）。合）。特征特征（Features）：能描述模式特性的量（）：能描述模式特性的量（测量量值）。）。在在统计模式模式识别方法中，通常用一个矢量表示，称之方法中，通常用一个矢量表示，称之为特征矢量，特征矢量，记为 模式模式类（Cl

3、ass）：具有某些共同特性的模式的集合。）：具有某些共同特性的模式的集合。1.1.3 模式识别系统模式识别系统 图图1.2 模式识别系统框图模式识别系统框图判决过程判决过程学习过程学习过程分类器分类器训练训练分类器分类器特征提取特征提取选择选择预处理预处理模式采集模式采集1.1.4 模式识别方法模式识别方法统计判决句法结构模糊判决逻辑推理神经网络第二章第二章 聚类分析聚类分析内容：内容：聚聚类的基本概念；的基本概念；相似性相似性测度、度、类间距离距离 、聚、聚类准准则；简单聚聚类、层次聚次聚类；动态聚聚类。要求：要求：重点重点:相似性相似性测度度、K K均均值聚聚类和和层次聚次聚类算算法。法。

4、难点点:聚聚类准准则函数函数。小结小结一、影响分类的因数一、影响分类的因数（1 1）分）分类准准则；（；（2 2）特征量的）特征量的选择；（；（3 3）量）量纲。二、模式相似性测度二、模式相似性测度（一）（一）距距 离离 测测 度度(1)(1)欧氏距离欧氏距离(2)(2)马氏距离氏距离对坐坐标系平移、旋系平移、旋转、比例不、比例不变。（二）（二）相相 似似 测测 度度相关系数相关系数 （特征矢量的方向）（特征矢量的方向）对坐坐标系平移、旋系平移、旋转、比例不、比例不变。三、类间距离递推公式三、类间距离递推公式（其中（其中l=p q）p q 最近距离最近距离1/21/20-1/2最远距离最远距离1/21/201/2中间距离中间距离1/21/2-1/40重心距离重心距离np/(np+nq)nq/(np+nq)-p q0平均距离平均距离np/(np+nq)nq/(np+nq)00可变平均可变平均距离距离(1-)np/(np+nq)(1-)nq/(np+nq)10可变距离可变距离(1-)/2(1-)/200，当当ijij 时时 J Jijij=0=0，当当i=j i=j 时时 J Jijij=J Jjiji(4)(4)J Jij ij 对特征数目单调不减对特征数目单调不减或