模式识别课程详解：从理论到实践

"这篇讲义主要讲解了模式识别的概念、方法和实际应用，特别是通过现金识别的例子来阐述距离测度在模式识别中的作用。课程由蔡宣平教授主讲，面向信息工程专业的本科生、硕士生和博士生，涉及统计学、概率论等多个相关学科，并采用理论与实践结合的教学方式。课程的目标是让学生掌握模式识别的基本概念和方法，能解决实际问题，并为深入研究打下基础。推荐的教材包括《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）》。讲义内容涵盖了引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决等多个章节，并设有上机实习环节。" 模式识别是一种确定样本所属类别的过程，它涉及到对样本特征的描述和分析。在现金识别的例子中，通过计算欧氏距离（Euclidean Distance）、曼哈顿距离（Manhattan Distance）、切比雪夫距离（Chebyshev Distance）和闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）等不同的距离测度，可以衡量不同点之间的差异，这对于识别纸币的面额非常关键。例如，100元人民币A面的第1个样本第10点和第20点的坐标(X, Y)被给出，通过计算这些点之间的距离，可以帮助建立识别模型。 课程强调了理论与实践的结合，避免过于复杂的数学推导，而是通过实例教学来让学生理解如何将学到的知识应用于实际问题中。此外，课程对学生的期望分为三个层次：基本要求是完成课程学习并通过考试，提高要求是能将知识应用于课题研究，而最高要求则是通过学习模式识别提升思维方式，对未来的工作产生深远影响。 相关的学科包括统计学、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，这些都为模式识别提供了理论支持和技术手段。通过学习，学生将掌握如何利用这些工具进行有效的模式分类和决策。 在课程内容方面，除了引论，还包括聚类分析（如无监督学习）、判别域代数界面方程法（可能涉及到有监督学习的分类算法）、统计判决（涉及概率统计理论）、学习与训练（机器学习的组成部分）、最近邻方法（一种简单的分类算法）、特征提取和选择（对于降低维度和提高识别效率至关重要）等主题。同时，上机实习部分则让学生有机会亲自实践这些理论知识，增强实际操作能力。