《模式识别试题》下载

模式识别是一门重要的计算机科学领域，它涉及到如何让机器理解和识别各种模式，如图像、声音、文本等。以下是对《模式识别试题》中涉及的知识点的详细解释： 1. **聚类算法**：聚类是无监督学习的一种，目标是将数据集中的样本分成不同的组，使得组内的样本相似度高，组间的相似度低。影响聚类算法结果的因素包括特征选取、模式相似性测度以及初始类心的选取。 2. **马式距离与欧式距离**：马式距离考虑了模式的分布，相比欧式距离具有更好的适应性，尤其在处理高维数据和非高斯分布的数据时，能更好地捕捉数据的内在结构。 3. **H-K算法与感知器算法**：H-K算法（也称为赫伯特-库珀算法）相较于感知器算法，其优势在于可以判断问题是否线性可分，并且其解的适应性更好，尤其是在处理非线性可分问题时。 4. **C均值算法**：这是一种常用的聚类算法，主要受样本输入顺序、模式相似性测度和初始类心选取的影响。算法的性能对这些因素敏感，不同的选择可能导致不同的聚类结果。 5. **位势函数法与Bayes判决**：位势函数法中的积累势函数K(x)类似于Bayes判决中的类概率密度与先验概率的乘积，用于计算样本属于某一类的概率。 6. **统计模式分类**：在先验概率未知的情况下，可以采用最小最大损失准则或N-P判决来进行分类。 7. **特征选择**：在某些特定情况下，如样本较多、特征个数远大于要选出的特征个数、选用的可分性判据具有单调性和可加性时，使用分支定界法做特征选择计算量相对较少。 8. **散度JD**：散度是衡量两个概率分布差异的指标，这里提到的JD是基于信息熵构造的可分性判据，用于评估数据的分类性能。 9. **参数估计**：如果似然函数的概型已知且单峰，通常采用最大似然估计来估计参数，因为它能提供最佳的无偏估计。 10. **K近邻法与Parzen窗法**：K近邻法相比Parzen窗法，优点在于稳定性较好，需要的样本数相对较少，但计算复杂度较高。而Parzen窗法则具有较好的连续性，但可能需要较大的样本量。 11. **DKLT（Karhunen-Loève Transform）**：在特征提取中，DKLT常被用于减少数据维度，它通过找到一组正交或不相关的特征分量，使得原矢量的均方误差最小，同时能使变换后的矢量能量更集中。 12. **k-NN最近邻方法**：在样本数较大且样本呈团状分布的情况下，k-NN方法通常能取得较好的分类效果。 试题中还包含了计算题、分析题、设计题和综合题，它们涵盖了1-NN决策面的绘制、层次聚类算法的应用、多类问题的感知器算法流程设计以及0-1损失最小损失Bayes判决的计算等内容。这些题目旨在检验学生对模式识别理论的理解和应用能力，包括分类决策、聚类策略、参数估计方法以及特征提取等核心概念。