蔡宣平教授讲解：模式识别中的SW-DKLT特征值分析

"《依据SW进行DKLT得到特征值-模式识别讲义》是一份由蔡宣平教授主讲的课程资料，针对电子科学与工程学院的信息工程专业本科生、硕士研究生和博士研究生。该课程旨在介绍模式识别的基本概念、方法和算法原理，强调理论与实践相结合，帮助学生掌握这一领域的核心知识。 课程内容涵盖广泛，包括但不限于以下几个方面： 1. 课程对象：课程面向信息工程专业的本科生作为专业课，同时也作为学院硕士研究生的学位课以及博士研究生的必修课程。这表明模式识别在不同层次教育中的重要性。 2. 相关学科：课程涉及统计学、概率论、线性代数（特别是矩阵计算）、形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉等多学科知识，强调了模式识别与其他领域的交叉融合。 3. 教学方法：教学方法侧重于概念讲解，避免复杂的数学推导，通过实例教学让学生将理论知识应用到实际问题中，注重理论与实践的结合。 4. 教学目标：课程目标不仅要求学生掌握基本概念和方法，还能将所学用于解决实际问题，为深入研究奠定基础，并提升思维方式和职业素养。 5. 教材与参考文献：提供了三本权威教材，涵盖了理论介绍、方法应用以及最新研究成果，供学生深入学习和参考。 6. 课程内容安排：课程分为七个主要章节，包括引论、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、最近邻方法以及特征提取和选择，还设有上机实习环节，让学生亲手实践。 通过这份讲义，学生可以系统地了解模式识别的基础理论，掌握关键算法，并能在实际项目中运用这些技能，为他们的学术研究和未来职业生涯打下坚实的基础。"