模式识别复习[归类].pdf

模式识别是一种重要的信息技术，它涉及使用计算机来模拟人类通过各种感官对环境信息进行识别的能力。在模式识别领域，主要的方法包括统计方法、句法方法、模糊方法、人工神经网络法和人工智能法。这些方法旨在从数据中提取特征，并对这些特征进行分析，以做出正确的分类决策。 一个模式识别系统通常由以下几个部分组成： 1. 数据获取：这是系统获取原始数据的阶段，通过测量、采样和量化等手段，将实际世界的信息转化为数字信号。 2. 预处理：预处理阶段的目标是消除噪声，增强有用信息，并恢复可能因采集过程而退化的数据。 3. 特征提取和选择：这个阶段是从原始数据中抽取最具代表性的特征，这些特征能够最好地区分不同的模式或类别。 4. 分类决策：系统会在特征空间中应用统计方法，将对象归类到预先定义的类别中。 相似性度量是模式识别中的关键步骤，它涉及到如何比较和量化不同模式之间的相似程度。尽管文中没有具体列出所有方法，但常见的相似性度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、马氏距离、余弦相似度等。 贝叶斯决策规则在模式识别中扮演着重要角色。例如，对于两类模式，贝叶斯公式可以用来计算后验概率，从而决定对象属于哪一类。基于最小错误概率的规则是，如果某对象的后验概率属于某一类大于另一类，则将其归为该类。基于最小风险的规则则是考虑决策的后果，选择风险最低的决策。N-P决策是另一种决策方法，它通过极小化误差率或最大化正确率来找到最佳决策边界。 决策面和判别函数是分类问题的核心概念。决策面是特征空间中的分界线，它将空间划分为不同的决策区域。判别函数则用于确定样本所属的类别，它与决策面密切相关，通常是决策面方程的函数形式。例如，在两类情况下，判别函数可以定义为两个概率密度函数的最大值，而在多类情况下，需要一组判别函数来区分多个类别。 单变量和多变量正态分布是统计学中常见的概率分布，广泛应用于模式识别的数据建模。单变量正态分布有一个均值μ和方差σ²，而多变量正态分布具有一个均值向量μ和一个协方差矩阵Σ。理解这些参数对于评估和预测数据分布至关重要。 在实际应用中，如例2.2所示，我们可以根据后验概率或似然比来做出决策。通过计算不同决策的风险或似然比，我们可以判断样本更可能属于哪个类别。 模式识别是一个涉及数据处理、特征选择、分类决策和概率统计的复杂过程。它在许多领域，如图像识别、语音识别、生物信息学等，都有着广泛的应用。理解和掌握这些基本概念对于在IT行业中进行数据分析和智能系统开发至关重要。