模式识别课程讲义：蔡宣平教授解析类判别区域

"该资源是蔡宣平教授主讲的模式识别课程的讲义，主要讲解了模式识别的基础知识和方法，包括3类判别区域的定义和两分法的例题，以及课程的目标、教学方法和相关学科。此外，还提到了一些教材和参考文献。" 在这份讲义中，模式识别被定义为确定样本所属类别的过程，它是通过将测量值的集合或综合——即模式——与预定义的类别进行比较来实现的。讲义详细阐述了不同类型的判别区域： 1. 3类判别区域： - 对于第3类（类别3），判别区域定义为满足条件d31(x)>0和d32(x)>0的样本点。 - 第1类（类别1）的判别区域则要求d12(x)>0和d13(x)>0。 - 第2类（类别2）的判别区域对应于d21(x)>0和d23(x)>0的点。 这些判别条件是基于某种分类准则，可能是距离、概率或其他判别函数。图示中的网格展示了这些判别区域，其中不同颜色或标记表示dij(x)为正，表示样本属于特定类别。 讲义还提到了教学方法，强调了理论与实践相结合，以实例教学为主，避免过于复杂的数学推导，旨在使学生能够理解和应用模式识别的基本概念和方法。 课程目标分为三个层次：基础是完成课程学习并通过考试；进阶是将知识应用于课题研究和解决实际问题；最高目标是通过学习模式识别改进思维方式，为未来的工作打下基础。 相关学科包括统计学、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，表明模式识别是一门多学科交叉的领域。 教材和参考文献推荐了几本重要的书籍，如孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞译的《模式识别——原理、方法及应用》和李晶皎等译的《模式识别（第三版）》。 课程内容涵盖了引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习、训练与错误率估计、最近邻方法和特征提取和选择等主题，并有上机实习环节，旨在让学生通过实践操作加深理解。