《模式识别》第二版是一本由希腊雅典大学的Sergios Theodoridis教授和Konstantinos Koutroumbas共同撰写的权威著作,涵盖了模式识别领域的核心内容,适用于自动化、信息处理和检索等多个应用领域。本书从工程角度出发,深入探讨了模式识别的关键概念和技术,包括但不限于基于贝叶斯决策理论的分类器、线性和非线性分类方法、特征选择与生成、模板匹配、上下文依赖分类、系统评估、聚类算法等。 第一章介绍了模式识别的基本概念和重要性,强调其在现代信息技术中的基石地位。第二章至第四章详细讨论了各种分类方法,如经典的贝叶斯分类、线性分类器(如感知器和逻辑回归)以及非线性分类器(如支持向量机),这些都是模式识别中的基础工具。第五章和第六章着重于特征选择与生成,这是提高模型性能的关键步骤,涉及到线性变换技术。 第七章和第八章则进一步探讨特征生成的其他策略,可能涉及更高级的数据处理技术,如核函数和特征映射,以处理非线性问题。第九章针对上下文相关的场景进行分类,反映了模式识别在实际问题中的复杂性和灵活性。第十章讨论系统评估,即如何量化和评价模型的性能,这对于优化和比较不同算法至关重要。 接下来的章节深入到聚类分析,这是数据挖掘和无监督学习的核心内容。第十一章介绍了基本的聚类概念,随后的章节分别讨论了顺序算法(第十二章)、层次聚类(第十三章)、基于函数优化的聚类算法(第十四章)以及聚类验证方法(第十五章),展示了不同的聚类算法策略。 本书作为世界范围内广泛使用的教科书,不仅适合学生学习,也为企业和工程师提供了实用的技术指南。它紧跟神经网络和机器学习的前沿发展,反映了模式识别领域的最新研究成果。版权方面,读者需确保遵守Elsevier出版社的版权规定,获取合法复制或传播的许可。总体来说,《模式识别》第二版是一本深度全面的参考资料,对于任何想要深入了解这一领域的专业人士都是不可或缺的资源。
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