模式识别：W-H算法及其应用

"这篇讲义主要介绍了模式识别中的W-H算法及其两个性质，并涉及课程的设置、教学目标、相关学科以及推荐的教材。W-H算法通常在模式识别领域被广泛应用，而模式识别是一门结合了统计学、概率论、线性代数等多个学科的交叉学科。课程针对信息工程专业的本科生、硕士研究生和博士研究生，采用理论与实践相结合的教学方法，旨在使学生掌握模式识别的基础概念、方法和算法，并能够解决实际问题。课程内容包括引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与错误率估计、最近邻方法以及特征提取和选择，并设有上机实习环节，以增强学生的实践能力。" W-H算法是模式识别中的一种重要算法，其全称为Whitaker-Hartigan算法，主要用于数据聚类。此算法有两个显著的性质： 1. **迭代性**：W-H算法基于迭代过程，通过不断调整数据点的分类归属，以优化聚类效果。每个迭代步骤中，算法会考虑数据点与现有类别的距离，将数据点分配到最接近的类别，或者创建新的类别，直到满足停止条件，如达到预设的迭代次数或类别结构不再变化。 2. **动态构建类别**：W-H算法不是预先设定固定数量的类别，而是根据数据的特性动态地生成类别。它允许在运行过程中增加或减少类别，使得最终的聚类结果更符合数据的内在结构。 在模式识别课程中，W-H算法的讲解通常会结合统计学和概率论的理论，讨论如何在不确定性和噪声中进行有效的模式分类。此外，线性代数和矩阵计算在特征向量和特征空间的描述中起到关键作用，帮助理解和处理高维数据。形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉等领域的知识也与模式识别密切相关，它们共同构成了模式识别的理论框架。 为了确保学生能够有效掌握W-H算法，课程采用实例教学，强调理论与实践的结合，避免过于复杂的数学推导，以便学生更好地理解算法的实际应用。通过学习这门课程，学生不仅能够掌握模式识别的基本技能，还能培养解决实际问题的能力，同时，这一过程也能训练他们的思维模式，为未来的职业发展打下坚实基础。推荐的教材则提供了深入学习的资源，如《现代模式识别》、《模式识别－原理、方法及应用》和《模式识别（第三版）》等，这些书籍将帮助学生深化理论知识，进一步探索模式识别的深度和广度。