模式识别与智能计算：MATLAB实现

"模式识别算法MATLAB实现" 是一本涵盖了多种模式识别理论和方法的教材，结合了统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能和群智能计算的先进理念，通过MATLAB进行实际操作。书中详细介绍了14个章节的内容，包括模式识别基础、特征选择与优化、模式相似性测量、贝叶斯分类器、判别函数分类器、多种类型的神经网络分类器（如BP、RBF、SOM等）、决策树、粗糙集、聚类分析（包括模糊聚类、禁忌搜索、遗传算法、蚁群算法和粒子群算法）。此外，书中以手写数字识别为例，演示了理论应用于实践的步骤和MATLAB代码实现，适用于本科和研究生教学，以及相关工程技术人员的参考。 这本书的特点是内容新颖且实用性强，将理论与实际应用紧密结合，为读者提供了丰富的MATLAB编程实践。作为“十二五”国家级规划教材，它对模式识别与智能计算领域的学习者和研究者具有很高的价值。书中强调了不同算法的设计和实现，使得读者可以深入理解并掌握模式识别的各种方法。通过学习，读者不仅可以了解理论知识，还能运用MATLAB工具进行实际的模式识别项目开发。 无论是对于在校学生还是从事相关工作的专业人士，本书都是一本极好的学习资源。它不仅提供了全面的理论框架，还通过具体的MATLAB实现代码帮助读者提升实战能力，有助于读者在模式识别和智能计算领域进一步深化理解和应用。