模式识别：ISODATA聚类流程详解

"ISODATA流程:-模式识别讲义" 这篇讲义主要涵盖了模式识别领域的核心概念和流程，其中重点介绍了ISODATA算法以及聚类分析、统计判决和最近邻方法等关键技术。ISODATA是一种迭代的聚类算法，常用于模式识别和数据分析。 ISODATA流程分为以下几个步骤： 1. 开始时，输入样本数据，并设置类别数量(c)和每个类别的初始中心(zj)。 2. 设定控制参数，包括最小样本数阈值(θn)，最小类内样本差阈值(θs)，最小类间距离阈值(θD)，类间距离调整因子(λ)，最大迭代次数(L)和停止迭代条件(I)。 3. 合并判决阶段：如果某个类别的样本数少于设定的阈值(θn)，则合并该类别，减少类别总数(Nc)。 4. 聚类步骤：使用最近邻方法，将每个样本分配到与其最近的类心所属的类别。 5. 计算分类后的参数，包括新的类心(zj)，类内平均距离(dj)，以及总类内平均距离(d)。 模式识别是确定样本所属类别的过程，涉及统计学、概率论、线性代数等多个学科。课程内容包括聚类分析（如ISODATA）、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。在实际应用中，例如在医疗诊断系统中，模式识别系统会通过数据采集获取患者信息，然后进行特征提取和选择，接着预处理信息，最后进行分类识别，确定疾病状态。 统计判决在模式识别中扮演重要角色，它基于统计学原理对样本进行分类。最近邻方法是一种非参数分类方法，通过查找训练集中最接近未知样本的已知类别来预测其类别。 特征空间、模式空间和类型空间是模式识别中的关键概念。特征空间是从原始数据中提取的特征表示，模式空间是所有可能模式的集合，而类型空间则是所有可能类别或模式类的集合。特征提取和选择是将原始数据转化为对识别有用的特征，以减少计算复杂性和提高识别准确性。 模式识别系统的任务包括数据采集、特征提取（可能涉及二次特征提取与选择）、预处理、分类识别。预处理是为了去除噪声，增强有用信息，而分类识别则根据预设的分类规则对特征进行分析，输出识别结果。在实际应用中，特征的选择至关重要，因为它直接影响识别的效率和精度。