模式识别习题详解与关键概念梳理

本资源是一份针对模式识别的试题及解答，适合备考的学生参考。它涵盖了填空与选择题，全面测试了模式识别的基本概念和技术理解。以下是部分知识点的详细解析： 1. **模式识别系统构成**：模式识别系统由三个关键部分组成，即模式采集（获取输入数据），特征提取与选择（从原始数据中提取关键特征），以及模式分类（根据提取的特征判断输入数据所属类别）。 2. **模式描述方法**：在统计模式识别中，常用的是特征真矢量来描述模式；而在句法模式识别中，常采用字符串、语法树或图结构。 3. **聚类分析与分类方法**：聚类分析属于无监督学习（1），它不预先知道类别标签；判别域代数界面方程法，如感知器算法通常用于线性可分问题（1），而积累位势函数法则适用于线性可分和非线性可分情况（3）。 4. **相似性度量**：当特征量为二值时，匹配测度（4）更适合度量相似性，因为它考虑了特定特征的匹配程度。 5. **准则函数**：聚类分析中常用的准则函数包括基于距离（1）、概率密度估计（3）和基于匹配的准则（4），如轮廓系数或DBSCAN等。 6. **Fisher线性判别函数**：它通过将N维特征向量投影到一维空间（2）来进行分类，简化决策边界。 7. **文法定义与分类**：部分文法结构符合文法定义，例如（1）和（4）中的结构遵循上下文无关文法的规则。 8. **层次聚类**：影响层次聚类结果的因素包括计算模式距离的方式、聚类准则、类间距离阈值和预定的类别数目。 9. **距离测度的性质**：欧式距离（1和2）具有平移和旋转不变性，但不具尺度缩放不变性；马氏距离更进一步，还具有尺度缩放不变性和不受量纲影响的特性。 10. **线性判别函数**：其正负指示样本点在界面的哪一侧，数值大小与样本点到界面的距离成正比。 11. **感知器算法**：专为线性可分问题设计，对于非线性问题可能不适用。 12. **积累势函数法**：相较于H-K算法，其优点在于处理非线性可分问题，且位势函数与积累位势函数的关系体现了迭代更新的过程。 13. **统计模式分类**：聂曼-皮尔逊判决准则适用于在两类样本中，减少误判一类为另一类的成本更大的场景。 这份试题旨在帮助学生巩固模式识别的基础理论，通过实际练习提升解决问题的能力。对于准备参加相关考试的学生来说，理解和掌握这些知识点至关重要。