模式识别基础与应用：蔡宣平教授讲义

"类间离差度为-模式识别 精品讲义" "类间离差度"是模式识别领域中的一个重要概念，通常用于衡量不同类别之间的差异程度。模式识别是一门研究如何将观测数据分类到预定义的类别中的学科，它广泛应用于图像识别、语音识别、数据分析等多个领域。在模式识别中，理解类间离差度对于构建有效的分类模型至关重要。 课程由蔡宣平教授主讲，面向国防科技大学信息工程专业本科、硕士和博士生，涵盖了统计学、概率论、线性代数等多个相关学科的基础知识。教学方法强调理论与实践相结合，通过实例教学帮助学生理解和应用模式识别的原理和方法，同时避免过于复杂的数学推导，使学生能够更好地掌握实际问题的解决技巧。 教学目标不仅包括掌握模式识别的基本概念和算法，还要求学生能够将所学知识应用到实际问题中，并通过学习提升思维能力。教材和参考文献的选择提供了丰富的学习资源，如《现代模式识别》、《模式识别－原理、方法及应用》和《模式识别（第三版）》，这些书籍可以帮助学生深入理解课程内容。 课程内容涵盖从引论到特征提取和选择的多个关键章节，包括聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习和训练、最近邻方法等。其中，聚类分析是无监督学习的一种，通过寻找数据的自然群体来划分样本；判别域代数界面方程法涉及如何建立分类边界；统计判决则探讨基于概率的决策规则；学习和训练是模式识别中的核心环节，涉及到模型参数的调整；最近邻方法是一种简单但有效的分类策略，依据最近的邻居进行类别预测；特征提取和选择是模式识别中的重要步骤，旨在从原始数据中选取最有区分力的特征。 上机实习部分提供了一个将理论知识付诸实践的平台，让学生通过实际操作加深对模式识别技术的理解。通过这样的系统学习，学生不仅能获得学分，还能在研究和未来工作中运用所学，从而实现知识的飞跃和长期受益。