模式识别课程讲义：基本概念与方法探索

"类间离差度为-模式识别(国家级精品课程讲义)" "类间离差度"是模式识别领域中的一个重要概念，它涉及到如何量化不同类别之间的差异程度。在模式识别中，理解类间差异是至关重要的，因为这直接影响到识别算法的性能和准确性。模式识别是一个确定给定输入数据所属类别的过程，它广泛应用于各种领域，如图像识别、语音识别、生物医学信号分析等。 课程"模式识别"由蔡宣平教授主讲，主要面向信息工程专业的本科生、硕士研究生以及博士研究生。课程内容涵盖了模式识别的基本概念、方法、算法原理，强调理论与实践的结合，通过实例教学使学生能够将所学应用到实际问题中去。课程还涉及统计学、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多个相关学科，构建了丰富的知识体系。 教学目标不仅限于让学生掌握基本概念和方法，更期望他们能运用这些知识解决实际问题，并通过学习模式识别提升思维方式，为未来的职业生涯打下坚实基础。教材和参考文献包括孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞译的《模式识别——原理、方法及应用》以及李晶皎等译的《模式识别（第三版）》。 课程内容包括了引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习、训练与错误率估计、最近邻方法和特征提取与选择等主题。例如，引论部分会讲解模式识别的基本定义，特征矢量和特征空间的概念，以及随机矢量的描述，特别是正态分布。聚类分析是无监督学习的一种，旨在根据数据的相似性将它们分为不同的组，而判别域代数界面方程法和统计判决则涉及有监督学习，用于建立分类决策边界。 上机实习部分则让学生有机会亲手实践，通过实际操作来深化对理论的理解。通过这些实习，学生可以运用学到的模式识别技术进行数据分析，比如特征选择，这有助于提高识别系统的效率和准确性。 这个课程提供了一个全面而深入的模式识别学习平台，旨在培养学生的理论素养和实际操作能力，为他们在相关领域的进一步研究和工作做好准备。