模式识别：聚类与应用详解——C-均值法与实例教学

"选代表点-模式识别课件"是一份针对信息工程专业本科生、硕士研究生以及博士研究生的课程材料，由蔡宣平教授主讲，主要关注模式识别这一关键领域。该课程旨在教授学生模式识别的基本概念、方法和算法原理，强调理论与实践的结合，避免过多复杂的数学推导，以帮助学生掌握这一技术并应用于实际问题解决。 课程内容覆盖了模式识别的多个方面，包括： 1. 引论：介绍了模式识别的定义，将其定义为将样本归类到特定模式类的过程，强调了样本和模式的概念，以及特征向量和特征空间的重要性。 2. 聚类分析：讨论了动态聚类法中的C-均值法，涉及初始分类、分类合理性评估和可能的修改过程。 3. 相关学科：课程与统计学、概率论、线性代数（矩阵计算）、形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉等多学科紧密相连，显示了其广泛的理论背景。 4. 教学方法：采用以概念讲解为主，辅以实例教学的方式，注重理论的实际应用，强调通过解决实际问题来巩固学习。 5. 教学目标：目标明确，要求学生不仅完成课程学习并通过考试获取学分，还要能将所学用于课题研究，提升思维方式，为未来职业发展打下坚实基础。 6. 教材与参考文献：推荐了三本权威教材，分别是孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞翻译的《模式识别》以及李晶皎等人翻译的《模式识别（第三版）》，供学生深入学习。 课程安排包括了章节化的教学内容，如聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决等，同时设有上机实习环节，让学生能在实践中加深理解。 这门模式识别课件是一个系统且实用的教学资源，旨在培养学生的理论素养和实践能力，使其能在信息技术领域中熟练运用模式识别技术。