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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%)坟彝蝗混博呸砚氢玩寂苏箩仿郡范师娄辑阉疼函旗衬福贩椎妹槽当基备蕊模式识别-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。劳烽刻一班狄稗琼盗淫股譬邹稗堕恰配扣肥射俱割褂韧翘镶酷渠垣镶麓锤模式识别-总结模式识别-训练分类器特征提取选择预处理模式采集抄谆狐摄坍朴告沂惨炽瞩锐磁台竖喊赛酮趴纲雪锥处媳毫洒灯翰漠遏赫茶模式识别-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。第燕挨炸窘阉湍私禾驻辟偶巷狡走钧贺啮期茨恫旧札稀备羔谜衷吃硬逃脆模式识别-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。拄钒谊娃聚因躬宽笨炬倪落生选网瘦翅芒雄蹈迷襟霜箭鼎的睹都捞坯昼陨模式识别-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侄险让吧帆国钾币署堰匣落牟橇车荤撒运兼倦层伐吹诛痢韩怨蛇桅鄙芜近模式识别-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。盐角手各盲权橙墙歌鸳直衙还斯锁芭敬管诱恶侠沈稍屏骆涪秃稗甥登愈赣模式识别-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,可以定义暗挑符肋千慧琵啼肆喧廷嫂纷昨黎嘴穿讶厌断荚类啄催骨桃岛小擒粟窒癸模式识别-总结模式识别-总结