模式识别：理论与实践应用

"金鱼绯鲵鲣蓝鲨-模式识别(国家级精品课程讲义)"是一份关于模式识别的教育材料，由蔡宣平教授主讲，主要面向信息工程专业的本科生、硕士研究生和博士研究生。课程涵盖了从基本概念到实践应用的广泛内容，并强调理论与实例的结合，以帮助学生理解和应用模式识别技术。 模式识别是一种确定样本类别的过程，它涉及将观测数据或样本归类到预定义的类别中。课程中提到的关键知识点包括： 1. 聚类分析：这是一种无监督学习方法，通过对数据集进行分组，寻找数据的内在结构。在描述中提到的不同动物可以作为聚类分析的例子，通过特征如肺的存在与否进行分类。 2. 相关学科：模式识别建立在多个学科的基础上，如统计学、概率论、线性代数、形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉。这些学科提供了理解模式识别算法和理论的基础。 3. 教学方法：课程采用实例教学，强调理论与实践的结合，避免复杂的数学推导，以提高学生的实际应用能力。 4. 教学目标：不仅要求学生掌握基本概念和方法，还要能够解决实际问题，并通过学习模式识别来提升思维能力。 5. 基本要求：学生需要完成课程学习并通过考试获取学分，同时鼓励将知识应用于课题研究和实际问题解决。 6. 教材/参考文献：课程推荐了多本模式识别领域的教材，包括孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞翻译的《模式识别-原理、方法及应用》以及李晶皎等翻译的《模式识别（第三版）》。 7. 课程内容：课程分为多章，涉及引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练、最近邻方法以及特征提取和选择。每章都包含相关主题的详细讨论。 8. 上机实习：课程还包含了上机实习环节，让学生有机会亲手实践所学知识，增强实战技能。 9. 模式、样本和特征：模式识别的核心是模式，即对客观世界对象的描述；样本是具体的研究对象；而特征则是描述模式特性的量化指标，是模式识别中关键的数据输入。 这份课程讲义深入浅出地介绍了模式识别的基本概念、相关学科、教学方法和目标，旨在培养具有实际操作能力和理论素养的模式识别专业人才。通过学习，学生不仅可以掌握模式识别的技术，还能提升解决问题和思考问题的能力。