模式识别期末考试重点整理

"模式识别期末试题" 模式识别是一门涉及人工智能、机器学习和信号处理的学科，其主要目标是使计算机能够理解和区分不同类型的输入数据。以下是对题目中涉及的一些核心知识点的详细解释： 1. **模式识别系统的基本构成单元**：一个典型的模式识别系统由三部分组成：模式采集（数据收集）、特征提取与选择（从原始数据中提取有意义的属性）和模式分类（根据特征对数据进行分类）。 2. **模式描述方法**：统计模式识别通常使用特征矢量来描述模式，而句法模式识别则涉及更复杂的结构，如串、树或网，这些结构能更好地表达模式的结构信息。 3. **聚类分析**：聚类分析是无监督学习的一种，旨在发现数据的自然群体或类别，而不依赖于预先定义的类别。算法如K-means属于无监督分类。 4. **相似性度量**：对于0-1二值特征，匹配测度通常被用来衡量两个模式之间的相似性。距离测度、模糊测度和相似测度适用于其他类型的数据。 5. **准则函数**：在聚类分析中，准则函数用于评估聚类的质量，例如平方误差和互信息等。 6. **Fisher线性判别函数**：这是一种降维技术，通过将特征矢量投影到一维空间，以最大化类间距离并最小化类内距离。 7. **判别域界面方程法**：感知器算法适用于线性可分情况，而积累位势函数法和H-K算法则既可用于线性可分也适用于非线性情况。 8. **文法定义**：文法定义了符号的产生规则，题目中列举的四元组表示了不同的文法规则，其中（3）不满足上下文无关文法的定义。 9. **层次聚类算法**：结果受多种因素影响，包括计算样本间距离的方式、聚类准则（如凝聚层次聚类或分裂层次聚类）、类间距离阈值以及预设的类别数量。 10. **距离度量**：欧式距离具有平移和旋转不变性，但会受到尺度缩放的影响；马氏距离则同时具备这三种不变性，并且不受量纲影响。 11. **线性判别函数**：它的正负和数值大小指示了样本点相对于判别界面的位置和距离。 12. **感知器算法**：最初设计用于处理线性可分问题，但在某些扩展形式下也能处理非线性问题。 13. **积累势函数法**：相比H-K算法，它能处理非线性可分情况，且位势函数K(x)是所有样本点与新点x之间位势函数K(x,xk)的累加。 14. **聂曼-皮尔逊判决准则**：在统计模式分类中，该准则基于似然比，用于确定观测数据更可能属于哪个类别。 以上内容涵盖了模式识别中的基本概念，包括模式识别系统架构、模式描述、分类方法、聚类分析、距离度量、线性判别和非线性学习算法，这些都是模式识别领域的重要知识点。