模式识别讲义：聚类过程关键步骤详解

聚类过程遵循一系列关键步骤，旨在模式识别领域中理解并组织数据。该讲义由蔡宣平教授授课，适用于信息工程专业的本科生、硕士研究生以及博士研究生，强调理论与实践相结合的教学方法。 1. **特征选择**：这是聚类过程的第一步，目标是选取与任务相关的重要特征，确保数据集中包含能反映模式本质的变量，这对于后续分析至关重要。 2. **近邻测度**：量化衡量样本间的相似性或差异性，如欧几里得距离、余弦相似度等，这些测度用来定义样本间的连接度，是构建和划分聚类的基础。 3. **聚类准则**：基于数据内在的类结构，如划分聚类（K-means）、层次聚类等，准则决定了数据如何被归类到不同的簇中。 4. **聚类算法**：实际操作中的工具，如K-means、DBSCAN等，算法根据近邻测度和准则对数据进行自动分类，揭示隐藏的聚类模式。 5. **结果验证**：通过各种统计检验或模型评估来检查聚类结果的合理性，如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等，确保聚类效果符合预期。 6. **结果判定**：不仅依赖于算法输出，还要求专家使用其他方法（如专家判断、领域知识）来确认聚类结果的准确性，这一步骤确保了最终结论的可靠性。 7. **课程目标**：学生需掌握模式识别的基本概念，学会运用理论解决实际问题，并为未来研究打下坚实基础，包括基本要求、提高要求和飞跃目标。 8. **教材与参考文献**：列举了几本重要的教材，如孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞翻译的《模式识别》等，这些都是深入学习和实践模式识别的宝贵资源。 9. **讲授内容与安排**：课程分为多个章节，涵盖了引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决等多个主题，通过理论讲解和上机实习，使学生全面理解模式识别技术。 10. **概念阐述**：模式识别定义为将样本归类到预定义的模式类，涉及样本、模式、特征的概念，以及随机矢量和正态分布的理解，这些是后续聚类过程中不可或缺的基础。 通过这些步骤，学习者将逐步掌握模式识别的各个方面，并将其应用于实际项目中，提升数据分析和决策能力。