模式识别讲义：剪辑最近邻法详解与应用

"剪辑最近邻方法是模式识别领域中的一个重要概念，它主要应用于二分类问题的决策过程中。该方法首先将已知类别的样本集划分为参照集和测试集，两者互不重叠。在对测试集中每个样本进行分类时，参照集中的样本作为最近邻规则的基础。如果测试样本的最近邻被误分类，那么这个最近邻会被剪辑掉，不再参与后续的分类决策。剪辑后的样本集只包含那些基于正确最近邻规则分类的样本，从而提高了分类的准确性。 模式识别课程由蔡宣平教授主讲，适合信息工程专业本科生、硕士研究生以及博士研究生，涵盖了广泛的理论背景，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等。教学方法强调理论与实践相结合，注重基本概念、方法和算法原理的讲解，避免过多的数学推导，以确保学生能有效应用所学知识解决实际问题。 教学目标包括掌握模式识别基础、解决实际问题的能力以及为未来研究打下坚实基础。基本要求包括完成课程学习并通过考试获取学分；进一步要求能将知识用于课题研究；最高层次的目标则是通过学习模式识别提升思维方式，为职业生涯打下基础，使其成为终身受益的技能。 教材推荐包括孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞翻译的《模式识别——原理、方法及应用》以及李晶皎等编著的《模式识别（第三版）》。课程内容涵盖引论、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、特征提取和选择等多个章节，并设有上机实习环节，帮助学生深入理解并实践所学知识。通过剪辑最近邻方法的学习，学生不仅能在理论层面有深入理解，还能提升在实际模式识别任务中的应用能力。"