智能计算与模式识别：期末复习关键点

“智能计算期末复习重点.pdf”涵盖了智能计算、模式识别、人工智能、特征选择优化、聚类、最优化过程分类、有监督学习与无监督学习、相关分析、分类器中的距离准则、手写数字特征提取、模型相似性测度以及距离和相似度计算方法等多个知识点。 1. 智能计算：智能计算是模仿生物行为模式来解决复杂问题的一种计算方法，它专注于研究在不确定环境中的智能自适应机制。这种方法通常涉及算法设计，以模拟生物智能，如神经网络、遗传算法和模糊逻辑。 2. 模式识别：模式识别是让机器能够自动识别和分类事物的技术。它通过比较计算机分析的结果与预设的标准模板相似度来进行计算，最终得出分类结果。 3. 人工智能：人工智能是研究如何创造智能机器或软件的科学，涉及模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术。这包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域。 4. 模式识别系统：一个完整的模式识别系统包括信息获取、预处理、特征选择和提取以及分类决策四个步骤。这些步骤确保了从原始数据中提取关键特征并进行有效分类。 5. 特征选择优化：特征选择优化是针对分类和聚类问题的过程，旨在从原始数据中选择最具代表性的特征，以构建更准确的分类模型。分类是通过分析属性描述的数据来构造模型，而聚类则是在相似性基础上对数据进行分组。 6. 聚类准则数列方法和最优化过程分类：聚类准则数列方法是确定数据聚类的有效标准，而最优化过程分类涉及寻找最佳的分类策略，这可能涉及不同的优化算法。 7. 有监督学习与无监督学习：有监督学习使用带有标签的训练数据来构建分类规则，适合预测性任务。无监督学习则没有标签，主要用于发现数据的内在结构，如聚类和主成分分析。 8. 相关分析：主要原理是主成分分析，通过正交变换将一组可能相关的变量转化为一组线性不相关的主成分，以降低数据的维度并保留关键信息。 9. 分类器中的距离准则：分类器评估样品与类别的距离，以及类内的距离，这些距离计算常用于决策边界设定和分类错误率的评估。 10. 手写数字特征提取：一种方法是通过寻找数字边界，将其区域划分为5x5的小区域，然后计算每个小区域的黑色像素比例，将这些比例作为特征值。 11. 模型相似性的测度：评估模型之间的相似性通常涉及计算模型参数之间的距离或相似度，例如使用欧氏距离或夹角余弦。 12. 欧氏距离与夹角余弦：欧氏距离衡量的是两个点在多维空间中的直线距离，适用于考虑数值差异的场景。夹角余弦则关注两个向量的方向，而非它们的长度，常用于文本相似度计算。 以上知识点涵盖了智能计算领域的重要概念和技术，对于期末复习和理解智能计算的基本原理非常有帮助。