模式识别算法的高效性：信息处理的三大步骤解析

"该算法的高效性能原因在于如下三个方面-模式识别(国家级精品课程讲义)" 本文主要讨论的是模式识别中的一个高效算法，其高效性能主要源于三个关键因素。首先，算法在构建搜索树时遵循了一种特殊的结构规则，即同一父节点的各个子节点形成的子树中，右边的边通常比左边的边少，这意味着树的右侧结构更简单。这种结构有利于快速搜索和优化。 其次，算法在选择特征时采取了一种策略，即在同一层级中，优先考虑J值最小的特征，并从左到右依次选取，直至找到最优解。这里的J值是衡量特征区分度的指标，这种自右向左的搜索方式确保了在早期就可以找到较好的特征组合，减少了不必要的计算。 第三，由于J值的单调性，如果某个节点A的可分性判据值小于另一个节点B，那么A的子树上的所有节点的J值都不会超过B。这一特性使得我们可以跳过A的子树搜索，进一步提高了算法的效率。 接下来，文章介绍了模式识别的基本流程，分为信息获取、预处理和特征选择与提取三个步骤： 1. 信息获取：在模式识别中，首先要将非电信息，如细胞病理切片、语音、文本或图像，通过传感器转化为计算机可以处理的电信号。例如，声音通过话筒转化为电压波形，图像通过摄像机转化为像素矩阵。 2. 预处理：此阶段的目标是去除噪声，强化有用信息，使原始数据更加纯净。预处理方法多种多样，取决于具体应用。例如，在车牌识别中，需要先定位车牌，再将其分割为单个数字进行识别。 3. 特征选择和提取：这是模式识别的关键步骤，它涉及将原始数据转换为能够反映对象本质特性的特征表示。这个过程可能包括数据转换、降维、特征提取等，目的是找到最具区分力的特征，以提高分类的准确性和效率。 该算法的高效性能得益于其对搜索树结构的优化和特征选择策略，同时，模式识别的过程涵盖信息的获取、预处理和特征工程，每个环节都对最终的识别结果有着重要影响。理解并掌握这些概念对于提升模式识别系统的性能至关重要。