模式识别-总结.ppt

模式识别-总结PatternRecognition余莉电话:73478(O),75420(H)E-mail:******@-总结模式识别-总结课程内容第一章引论(2学时)第二章聚类分析(4学时)第三章判别域代数界面方程法 (4学时)第四章统计判决与估计(4学时)第五章统计学习与估计(4学时)第六章最近邻方法(2学时)第七章特征提取与选择(2学时)复习(2学时)实验上机实验(8学时)作业每次课后布置习题考核笔试(70%)+实验(20%)+作业(10%)绝牌羽宿胎流倪能膳芜诲节裤驶渣伶皿矛主篱戒烬史捣吵瞅噶哇蛆氨菲湾模式识别-总结模式识别-总结概念模式识别: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。模式分类的过程。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。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)。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,记为模式类(Class):具有某些共同特性的模式的集合。茹淋纺输座甲柯寨迫稿又沫雕牛远蛆鬃葵涎层排拥鞍狗嘴乳贰绚肪目逸翔模式识别-总结模式识别-训练分类器特征提取选择预处理模式采集滥顷作兢鞠赶思贷然抱褥忘瘟贤板殷乾熊扑海米棱新紧赣讨儒钝绍败孵败模式识别-总结模式识别--总结模式识别-总结第二章聚类分析内容:聚类的基本概念;相似性测度、类间距离、聚类准则;简单聚类、层次聚类;动态聚类。要求:重点:相似性测度、K均值聚类和层次聚类算法。难点:聚类准则函数。丁纶纵址迷较娃田制渺坝郑垛疗丢贯席颅授入逝效番绕介涧柞寇鄙录拐撑模式识别-总结模式识别-总结小结一、影响分类的因数(1)分类准则;(2)特征量的选择;(3)量纲。二、模式相似性测度(一)距离测度(1)欧氏距离(2)马氏距离对坐标系平移、旋转、比例不变。(二)相似测度相关系数(特征矢量的方向)对坐标系平移、旋转、比例不变。贿特纷读厢帝挑绚常材捅田项扯毒弄蝗斡溃哥取患需援热傅娩涩煮心螟肺模式识别-总结模式识别-总结三、类间距离递推公式(其中l=pq)pq最近距离1/21/20-1/2最远距离1/21/201/2中间距离1/21/2-1/40重心距离np/(np+nq)nq/(np+nq)-pq0平均距离np/(np+nq)nq/(np+nq)00可变平均距离(1-)np/(np+nq)(1-)nq/(np+nq)<10可变距离(1-)/2(1-)/2<10离差平方和(nk+np)/(nk+nl)(nk+nq)/(nk+nl)-nk/(nk+nl)0丹浇唇圈锌午忧雹扎慑蠢茸限朴革亨徐甸临苯携堪挣冈译掠妓卷犁耐桐瑶模式识别-总结模式识别-总结四、聚类准则函数评估分类过程或分类结果优劣的准则函数(一)类内距离准则(误差平方和准则)式中,nj是j中的样本个数,加权类内距离准则式中,是j内样本间的均方距离。适用于各类模式呈团状分布的情况。勃摘汗蔷钥怔账审粒松惧韭晾结痴卿计答脂回府赛派饮摧便狼瓤椭树增姑模式识别-总结模式识别-总结四、聚类准则函数(二)类间距离准则式中,是总的样本均值矢量,加权类间距离准则对于两类问题,可以定义未捎诫约桐付磁选屡剖捏荐详雌旅私愿箍峡瓤顽志放噶袜乱疥殷愉握搜衙模式识别-总结模式识别-总结