国防科大模试识别课件：第七章非监督学习方法解析

"国防科大提供的模试识别课件，主要涵盖了非监督学习方法的讲解，由王文伟博士主讲。课件中探讨了非监督学习的基本概念、与监督学习的区别，以及主要的非监督学习方法，如基于概率密度函数估计和样本间相似性度量的聚类方法。此外，还特别讲解了单峰子集的分离技术，通过一维空间中的直方图和Parzen窗方法来识别和分割单峰区域，以实现数据分类。课件以实例展示了灰度图像二值化的应用算法。" 非监督学习是机器学习的一种重要类型，与有监督学习相对。在有监督学习中，我们有标注的数据，即训练集，用来训练模型以识别新的、未标注的数据。而非监督学习则是在没有类别标签的情况下，通过对数据集内部结构的分析，找出数据的内在关系和潜在模式，通常用于聚类任务。 课件中提到了几种非监督学习方法。一种是基于概率密度函数估计的直接方法，例如使用直方图或者Parzen窗技术来估计数据分布，进而识别类别。这种方法假设每个类别在特征空间中的分布是单一的峰值，通过找到峰值和谷底来分割数据。 另一种方法是基于样本间相似性的间接聚类方法，这种方法首先确定类别的中心或初始类核，然后根据样本与这些中心的相似性度量进行聚类。这种方法可以涵盖各种聚类算法，如K-means、DBSCAN等。 以一维空间的单峰子集分离为例，课件介绍了如何通过直方图和Parzen窗方法估计概率密度函数，找到函数的峰和谷底作为分类阈值。这个过程在处理一维数据时尤其有效，如图像的灰度值分布，可以用来进行二值化处理，即将图像的灰度值划分为两个明显的部分，形成黑白分明的二值图像。 王文伟博士的课件深入浅出地介绍了非监督学习的基本思想和实用技术，对于理解非监督学习的原理和实际应用具有很大帮助，适合于计算机科学、电子信息技术等相关专业的学生或从业者学习。