模式识别课程精华：加权类间距离与关键技术

"《加权类间距离准则：模式识别(国家级精品课程讲义)》是一门针对信息工程专业本科生、硕士研究生和部分博士研究生开设的专业课程，由蔡宣平教授主讲。课程主要围绕模式识别的基本概念、方法和算法进行教学，强调理论与实践相结合，避免过多的数学推导，旨在让学生掌握模式识别的核心知识，并能在实际问题中有效应用。 课程对象广泛，包括信息工程专业的学生，以及希望进一步深入研究的研究生。相关学科涉及统计学、概率论、线性代数、形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉等，为课程提供了坚实的理论基础。教学方法注重概念讲解和实例教学，帮助学生理解并运用所学知识。 教学目标分为三个层次：基本目标是确保学生完成课程，通过考试获取学分；提高目标是鼓励学生将知识用于课题研究和解决问题；飞跃目标则强调模式识别学习对学生思维方式和未来工作的影响，使其终身受益。教材推荐包括孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞翻译的《模式识别-原理、方法及应用》和李晶皎等人翻译的《模式识别（第三版）》，这些都是深入学习的宝贵参考资料。 课程内容丰富，涵盖了第一章的引论，包括模式识别的定义、样本和模式的概念，以及特征向量和特征空间的介绍。后续章节包括聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练、错误率估计、最近邻方法和特征提取与选择等关键技术。此外，还设有上机实习环节，以提升学生的实践能力。 《加权类间距离准则：模式识别》是一门具有理论深度和实践价值的课程，旨在培养学生的模式识别技能，为他们在信息技术领域的发展打下坚实的基础。"