模式识别讲义：分类器设计与判别函数解析

"这篇讲义主要探讨了模式识别的基本概念，特别是分类器的设计，并通过具体的例子展示了模式识别在不同领域的应用。" 模式识别是一门研究如何根据测量值对对象进行描述和分类的科学，它涉及从传感器获取的数据中提取有用信息，并将其归类到预定义的类别中。在模式识别系统中，首先需要量测设备，如传感器，来收集原始数据，然后通过预处理机制去除噪声和提高信号质量。接下来，特征提取机制至关重要，因为它将复杂的数据转化为简洁且有区分性的特征向量，这些特征向量构成了特征空间。 特征向量是由d种特征组合而成的d维列向量，它们代表了对象在特征空间中的位置。有效的特征选择应遵循两个原则：一是同一类的样本特征向量应尽可能相似；二是不同类的样本特征向量之间应有显著差异。这样有助于区分不同类别的模式。特征空间的结构可能线性可分，也可能非线性可分，对于非线性问题，通常需要更复杂的模型和方法来解决。 分类器是模式识别的核心部分，它可以被表示为一组判别函数，每个函数对应一个类别。例如，如果存在c个类别，则会有c个判别函数，如g1(X)、g2(X)至gc(X)。分类过程通常基于这些函数的输出，选择具有最大值的函数对应的类别作为分类结果。在实际应用中，这可能涉及到特征向量X的计算和比较，例如机器视觉中的目标识别、字符识别、计算机辅助诊断和语音识别等领域。 分类器设计过程包括训练样本集的使用，通过学习这些已知类别的样本，分类器能够学习到特征和类别之间的关联，并建立分类规则。训练好的分类器可用于未来未知样本的分类。在医疗领域，如X射线乳腺癌检查的计算机辅助诊断，分类器可以帮助减少误诊率。在人机交互和访问控制中，语音识别依赖于模式识别技术来理解并响应用户的语音指令。 模式识别是信息处理的重要组成部分，它在许多实际场景中发挥着关键作用，从自动化的生产流程到智能化的服务，都离不开模式识别技术的支撑。通过理解并掌握模式识别的基本原理和方法，我们可以构建更准确、更适应各种复杂情况的智能系统。