模式识别课程讲义：含拒绝判决的最小损失准则

"国防科技大学的模式识别课件，由蔡宣平教授主讲，涵盖了模式识别的基本概念、方法和算法，强调理论与实践的结合，旨在帮助学生掌握模式识别技术并解决实际问题。课程涉及统计学、概率论、线性代数等多个相关学科，并提供了多本参考教材。课程内容包括引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决等章节，并设有上机实习环节。" 在"含拒绝判决的最小损失准则"这一主题中，模式识别中考虑了决策过程中的不同损失情况。在两类问题中，决策可能包括对样本进行分类（正确判决）、拒绝判决（不做出分类决策）以及误判（将样本错误分类）。拒判损失指的是当系统选择不为某个样本做出决策时产生的损失，这可能是因为不确定性或者为了避免更大的误判损失。误判损失则是在错误分类样本时产生的代价，通常与误分类的严重程度相关。正确判决损失一般较低，表示对样本做出正确分类的情况。在设计模式识别系统时，最小损失准则意味着寻求一种策略，使得总体的损失（拒判损失、误判损失和正确判决损失之和）达到最低。 课程采用实例教学方式，注重理论与实践的结合，使学生能更好地理解和应用所学知识。教学目标不仅要求学生掌握基本概念和方法，还期望他们能够解决实际问题，并通过学习提升思维能力。基本要求包括完成课程学习、通过考试获取学分，同时鼓励将知识应用于课题研究。提供的教材和参考文献为深入学习提供了资源。 课程内容广泛，包括引论部分对模式识别的定义、特征矢量和特征空间的概念，以及随机矢量的描述和正态分布的学习。后续章节深入到聚类分析、判别域的方法、统计判决理论、学习与训练的策略、最近邻方法以及特征提取和选择等核心主题。此外，课程还设置有上机实习环节，让学生通过实践进一步巩固理论知识。