模式识别总结

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1、模式识别总结第一章1、定义模式识别：对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。2、模式识别的主要方法解决模式识别M题的主要方法可以归纳为基于知识的；/法和基于数据的力*法。所谓基于知识的方法，主要是指专家系统为代表的方法，一般归在人工钓能的范畴屮，其基本思想是，根据人们己知的（从专家那里收集整理的）关于研宄对象的知识,整理出若干描述特征与类别间关系的准则，建立一定的计算机推理系统，对未知样本通过这些知识推理决策其类别。基于数据的方法是模式识别最主要的方法，在无特殊说明的情况下，人们说模式识别通常就是指

2、这一类方法，其任务可以描述为：在类别标号y与特征向量X存在一定的未知依赖关系、但己知的信息只有一组训练数据对｛（x,y）｝的惜况下，求解定义在x上的某一函数y'=f（x）,对未知样本进行预测。这一函数就叫做分类器。3、模式识别的分类模式识别可分为监督模式识别与非监督模式识别。监督模式识别：己知要划分的类别，并且能够获得一定数量的类别已知的训练样本，这种情况下建立分类器的问题属于监督学习的问题。非监督模式识别：事先不知道要划分的是什么类别，更没有类别已知的样本用作训练，很多情况下我们甚至不知道有多少类别。我们要做的是根据样本特征讲样本聚成几个类，是属于同一类的样本在一定意义上是相似的，

3、而不同类之间的样本则有较大差异。这种学校过程称作非监督模式识别，在统计中通常被称为聚类，所得到的类别也称为聚类。•分类和聚类的概念分类（监督学习）：通过给定的已知类别标号的样本、训练某种学习机器，使他能够对未知泪别进行分类。聚类（无监齊学习）：是将数据分类到不同的类或者簇的过程，是探索学3的分析,在分类过程屮，人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。简单来说，分类就是按照某种标准给对象标签，再根据标签来分类，对未知数据的预测。聚类是指事先没有"紐签"，而通过某种分析找出食物之间聚集性原因的过程。4、模式识别系统的典型构成一个模式识别系统通常包括原始数

4、据的获取和预处理、特征提取与选择、分类与聚类、后处理14个主要部分。有己知样本情况：监督模式识别特征提取与选择•无已知样本情况：非监督模式识别聚类（自学习）信息获取与预处理——►特征提取与选择结果解释第二章1、统计决策方法的定义决策：就是为了实现特定的目标，根据客观的可能性，在占有一定信息的经验基础上，借助一定工具、技巧和方法，对影响0标实现的诸多因素进行准确的汁算和判断优选后，对未来行动作出决定。预测是决策的基础，决策是根据预测所作出的决断。2、统计识别的基本方法---贝叶斯决策2.1最小错误贝叶斯决策从尽量减少错误的角度出发，利用贝叶斯公式得出错误最小的分类公式因此，对于两类问题

5、，得到如下决策规则：如果P^Oilx）〉P（O）2

6、x）,贝

7、JxEcOi;反之，贝ljxeco2这就是最小错误率贝叶斯决策。2.2最小风险贝叶斯决策所谓最小风险贝叶斯决策，就是考虑各种错误造成损失不同的一种最优决策。对于一个实际问题，对样本X，最小风险W叶斯决策可以按照以下步骤计算：1）利用W叶斯公式计算后验概率（先验概率和类条件密度已知）2）利川决策表，计算条件风险3）决策：在各种决策中选择风险最小的决策第四章线性分类器基于样本直接设计分类器需要确定三个基本要素，一是分类器即判别函数的类型，也就是从什么样的判别函数类（函数集）中去求解；二是分类器的目标或准则，在确定了设计准则后，

8、分类器设计就是根据样本从事先决定的函数集屮选择在该准则下最优的函数，通常就是确定函数类中的某些参数；第三个要素就是在前两个要素明确之后，如何设计算法利用样本数据搜索到最优的某些待定参数。•Fisher线性判别分析两类的线性判别问题可以看做是把所有样本都投影到一个方向上，然后在这个一维空间中确定一个分类的阈值。过这个阈值点且与投影方向垂直的超平面就是两类的分类面。决策规则：若§«=14/+%多0,则）＜6{^在这里我们就要求投影向量和阈值。步骤：a）求两类点的均值b)求离散矩阵c)总类内离散度d)投影向量b)画出决策面c)求第一、二类样品的投影均值d)选取阈值e)根据决策法则判断未知

9、点的分类•感知器(能直接得到完整的线性判别函数g(x)=+wQ)决策规则是：g(y)=aTy如果g(y)>0,贝1Jye如果g(y><0,贝ijye实现步骤.•a)对样本进行规范化处理，即o>2类样本全部乘以-1若yew若yeco2则样本可分条件就变成存在使得现在就是要求这里的cib)求a算法步骤：1)任意选择初始的权向量a(0)，置t=0;2)考查样本若a(t)Tyj幺0，贝Ja(t+1)=cx(t)4-y；,否则继续；3)考查另一样本，重复(2),直至