模式识别与概率统计：距离判别法及线性判别分析

"这篇资料是关于模式识别与概率统计的课程介绍，重点讲解了距离判别法编程，包括欧式距离法和马氏距离法，并强调了MATLAB中马氏距离函数的应用。此外，还提到了线性判别分析的编程示例。课程涉及统计识别的基本理论、方法、特征提取以及应用实例，如数字识别或人脸识别。考核方式包括平时表现和笔试。资料中还列举了一些重要的国内外期刊和会议，展示了模式识别领域的研究动态。" 详细知识点： 1. **模式识别**：模式识别是机器学习的一个重要分支，它研究如何让机器通过观察环境，学习区分感兴趣的模式和背景，并做出合理决策。 2. **距离判别法**：这是一种基于样本间距离的分类方法，包括欧式距离法和马氏距离法。欧式距离是两点之间直线距离的计算，而马氏距离则考虑了数据的协方差，对数据的分布形状有更强的适应性。 3. **马氏距离**：在MATLAB中，有专门的函数用于计算马氏距离，这种方法对于处理具有不同尺度和相关性的特征特别有用，因为它可以消除变量间的共线性和尺度影响。 4. **线性判别分析（LDA）**：是一种统计学方法，常用于高维数据的降维和分类。LDA通过寻找最优的线性投影，使类别间距离最大化，类别内距离最小化。 5. **统计识别基本理论**：包括贝叶斯决策理论和概率密度估计。贝叶斯决策理论基于先验概率和后验概率进行决策；概率密度估计则是通过对数据的统计分析来估计未知概率分布。 6. **统计识别基本方法**：涵盖判别函数和聚类分析。判别函数用于构建决策边界，将数据划分到不同的类别；聚类分析则是在无监督学习中，依据数据的相似性将数据分组。 7. **特征提取**：是模式识别的关键步骤，通过选择或转换数据，提取出对分类最有用的信息。 8. **模式识别应用**：例如数字识别和人脸识别，这些都是模式识别技术在实际生活中的典型应用。 9. **考核标准**：课程成绩由平时成绩（包括听课、讨论和作业）的30%和笔试的70%组成，强调了理论与实践的结合。 10. **重要期刊和会议**：提到了如PAMI、Neural Networks、Pattern Recognition等国际知名期刊和CVPR、ICML等会议，这些是模式识别和人工智能领域的顶级出版平台，反映了该领域最新的研究进展和趋势。