模式识别课程：W-H算法与核心概念解析

"W-H算法有两个性质-识别模式讲义" W-H算法，全称Whitney-Hartigan算法，是模式识别领域的一种经典算法，主要用于数据聚类。在这个讲义中，它被提及具有两个重要的性质。然而，具体的性质没有在摘要中详细给出，但我们可以基于模式识别的一般背景来探讨可能的性质。 模式识别是利用统计学、概率论、线性代数等工具，从数据中找出规律，识别并分类未知样本的过程。W-H算法可能涉及的性质可能包括： 1. 稳健性（Robustness）：这通常意味着算法对于数据中的噪声和异常值有较好的抵抗力，能够保持稳定的表现，不会因为少量异常数据而显著改变聚类结果。 2. 可解释性（Interpretability）：算法可能具备清晰的数学基础和直观的理解，使得研究人员能够理解为什么样本被归入特定的类别，有助于解释聚类的结果。 课程内容涵盖了从引论到特征提取和选择等多个主题，旨在帮助学生掌握模式识别的基本概念、方法和算法原理。例如： - 第一章引论介绍了模式识别的基本定义和重要概念，如特征矢量、特征空间、随机矢量描述以及正态分布，这些都是后续分析的基础。 - 第二章聚类分析可能是W-H算法应用的核心章节，讲解了如何无监督地组织数据，寻找自然的群体结构。 - 第三章至第六章涉及到不同的识别方法，如判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练以及最近邻方法，这些都是模式识别中的关键技术。 - 第七章特征提取和选择是模式识别中的重要步骤，通过对原始数据进行降维和选择，减少计算复杂度，提高识别性能。 - 上机实习部分让学生有机会将理论知识应用于实践中，通过实际操作加深理解。 教学方法强调理论与实践的结合，避免复杂的数学推导，旨在使学生不仅能够理解概念，还能有效地运用到实际问题解决中。教学目标分为基本、提高和飞跃三个层次，从获取学分到改进思维方式，为学生的长远发展打下坚实基础。 推荐的教材和参考文献为学生提供了深入学习的资源，包括孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞译的《模式识别-原理、方法及应用》以及李晶皎等译的《模式识别（第三版）》，这些书籍将帮助学生系统地掌握模式识别领域的知识。