模式识别讲义：核心概念与判别方法

"若记似然比阈值-模式识别讲义" 模式识别是一门涉及统计学、概率论、线性代数等多个领域的学科，旨在通过分析和理解数据来确定样本的类别属性。课程由电子科学与工程学院信息工程系的蔡宣平教授主讲，面向信息工程专业的本科生、硕士研究生和博士研究生。教学方法强调理论与实践相结合，以实例教学为主，避免过于复杂的数学推导。 在模式识别中，若记似然比阈值是一个关键的概念，它涉及到分类决策的制定。当判断一个样本属于某一类别的概率（似然比）超过特定阈值时，我们会做出相应的判断。如果样本的似然比高于这个阈值，则可能将其归类为某一类别；反之，如果低于阈值，可能会拒绝将其归为此类。这种判决规则是基于概率统计的决策理论，旨在最小化错误率，例如第一类错误（假阳性）和第二类错误（假阴性）。 课程内容涵盖了从基础知识到高级主题，包括： 1. 引论部分，介绍模式识别的基本概念，如特征矢量、特征空间和随机矢量的描述，以及正态分布的重要性。 2. 聚类分析，探讨无监督学习中的数据分组方法。 3. 判别域代数界面方程法，讨论如何构建决策边界来区分不同类别。 4. 统计判决，讲解如何基于概率理论进行分类决策。 5. 学习、训练与错误率估计，讨论模型训练过程和评估模型性能的方法。 6. 最近邻方法，一种简单但有效的分类算法，依赖于样本的邻近度。 7. 特征提取和选择，阐述如何从原始数据中选取最具代表性的特征，以提高识别效果。 此外，课程还包含上机实习环节，让学生通过实际操作加深对理论的理解。推荐的教材和参考文献可以帮助学生深入学习和扩展知识。 通过这门课程，学生不仅能够掌握模式识别的基本概念和方法，还能学会如何将这些知识应用于实际问题的解决。更进一步，课程旨在培养学生的思维能力，使他们能够在未来的工作中持续受益。