模式识别：理论与应用详解——线性不可分案例解析

"《下图所示两类模式是线性不可分的》是一门由蔡宣平教授主讲的国家级精品课程——模式识别的教学资料。这门课程主要针对信息工程专业的本科生作为专业课，同时也涵盖学院硕士和博士研究生的学习需求。课程内容涉及多门相关学科，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等，强调理论与实践相结合，避免过多的数学推导。 教学方法重点在于介绍模式识别的基本概念、方法和算法原理，通过实例教学让学生理解如何将理论知识应用到实际问题中。目标不仅是让学生掌握模式识别的基础，还包括运用所学解决问题的能力，并为深入研究打下基础。课程的基本要求包括完成学习、通过考试获取学分，以及提升到高级阶段，如进行课题研究和改进思维方式。 教材推荐包括孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞翻译的《模式识别-原理、方法及应用》和李晶皎等人翻译的《模式识别（第三版）》，这些都是深入学习和扩展知识的重要参考资料。 课程分为多个章节，例如引论部分介绍了模式识别的基本概念，如样本、模式和特征的概念，以及随机矢量的描述和正态分布等。后续章节则分别探讨了聚类分析、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等内容。此外，还包含上机实习环节，让学生有机会将理论知识付诸实践。 由于提到的模式是线性不可分的，这意味着这些模式不能被简单的线性分类器分割，可能需要更复杂的非线性模型或特征变换来处理这种情况。这部分内容可能会涉及到核方法、SVM（支持向量机）等非线性分类技术的讲解，以应对线性不可分问题。这门课程提供了丰富的理论框架和实践经验，旨在培养学生的模式识别技能和解决问题的能力。"