模式识别讲义：基于类的概率密度函数判据

"模式识别课程讲义" 这是一份关于"模式识别"的课程讲义，由蔡宣平教授主讲，主要针对信息工程专业的本科生、硕士研究生和博士研究生。课程内容涵盖模式识别的基础概念、方法、算法原理以及实际应用，旨在帮助学生掌握模式识别的核心知识，并能将其应用于实际问题中。 课程涉及到的相关学科广泛，包括统计学、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。教学方法注重理论与实践相结合，通过实例教学来深化理解，避免复杂的数学推导，使学生能够更好地理解和运用所学知识。 教学目标分为三个层次：基础是完成课程学习并通过考试获取学分；提高是将知识应用于课题研究和实际问题解决；飞跃是通过学习模式识别提升思维方式，对未来工作产生长远影响。教材和参考文献中提到了孙即祥、吴逸飞和李晶皎等人编写的模式识别相关书籍。 课程内容分为七章，从引论开始，逐步深入到聚类分析、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。每个章节都包含了模式识别的关键概念，如特征矢量、特征空间、随机矢量的描述以及正态分布。其中，模式识别被定义为确定样本所属类别的过程，而特征则是描述模式特性的重要量。 上机实习环节让学生有机会将理论知识付诸实践，加深对模式识别技术的理解。通过这个课程，学生不仅会学习到模式识别的基本原理，还将培养解决实际问题的能力，为他们在相关领域进行研究和工作奠定坚实基础。