模式识别中的均方距离与几何距离判据

"这篇资源是关于‘现代模式识别’的配套课件，主要讲解了模式识别中的各类模式之间的总的均方距离，特别是基于几何距离的可分性判据。课程由蔡宣平教授主讲，面向信息工程专业的本科生、硕士和博士研究生。课程涵盖了模式识别的基础概念、方法和算法原理，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知识。此外，还提到了相关的学科背景，包括统计学、概率论、线性代数等，并提供了参考教材。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，以及上机实习环节，旨在帮助学生掌握模式识别技术，解决实际问题，并培养思维方式。" 本文档详细介绍了"现代模式识别"课程的核心内容，其中【标题】提到的"各类模式之间的总的均方距离"是在讨论基于几何距离的可分性判据时的一个关键概念。在模式识别中，欧氏距离常被用作衡量不同模式之间差异的一种方式，总的均方距离则是衡量一组模式到另一组模式平均距离的平方，它是评估分类器性能的重要指标之一。课程不仅限于理论讲解，也注重实践应用，鼓励学生通过实例来理解和应用所学知识。 课程【描述】指出，教学目标不仅是让学生掌握模式识别的基本概念和方法，还要能有效解决实际问题，并为研究新理论打下基础。为此，课程涉及了与模式识别密切相关的多门学科，如统计学、概率论、线性代数等，这些基础知识对于理解和实施模式识别算法至关重要。此外，课程还强调避免过多的数学推导，以使学生更专注于概念的理解和实际应用。 课程内容结构清晰，从引论开始，逐步深入到聚类分析、判别分析等核心主题，最后涵盖特征提取和选择等关键步骤。每个章节都围绕模式识别的特定方面展开，旨在帮助学生全面理解这一领域的各个方面。 通过学习这个课程，学生不仅可以掌握模式识别的基础知识，还能通过上机实习提升实际操作能力。同时，课程推荐了孙即祥等人的教材，供学生进一步深入研究和自我提升。这是一份详实且实用的教学资料，对学习和理解模式识别有极大的帮助。