模式识别课程讲义-蔡宣平教授：特征剔减与选择

"剔减特征法-蔡宣平教授主讲的模式识别课程讲义" 在模式识别领域，剔减特征法是一种常见的特征选择策略，主要用于优化特征集，提高模型的性能和效率。该方法由蔡宣平教授在课程中详细讲解，其核心在于次优搜索法，也就是顺序后退法（Sequential Backward Selection，SBS）。SBS 是一种自上而下的搜索策略，从包含所有特征的初始集开始，每次剔除一个特征，目的是确保剩余特征的组合能够最大化某种评价指标，如分类准确率或预测性能。 在蔡宣平教授的模式识别课程中，不仅深入探讨了剔减特征法，还涵盖了模式识别的基础概念、相关学科、教学方法、教学目标以及基本要求。课程面向信息工程专业的本科生、硕士和博士研究生，旨在使学生掌握模式识别的基本思想、方法和算法原理，并能将这些知识应用到实际问题解决中。 相关学科包括统计学、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等，强调理论与实践的结合，避免过多的数学推导，以实例教学为主。教学目标不仅要求学生通过课程学习和考试获取学分，还鼓励他们将所学知识应用于课题研究，培养解决问题的能力，并通过模式识别的学习改进思维方式。 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）》，这些书籍为学生提供了丰富的学习资源。 课程内容涵盖了引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习、训练与错误率估计、最近邻方法以及特征提取和选择等多个主题。上机实习环节则让学生有机会将理论知识付诸实践，加深理解。 剔减特征法在特征选择中扮演着重要角色，特别是在数据集具有大量特征的情况下，它有助于减少计算复杂度，提升模型的泛化能力。通过这种方法，可以筛选出对模型预测最具影响力的特征，从而优化模型性能，降低过拟合的风险。在实际应用中，这通常会涉及计算每个特征的冗余度、相关性和重要性，然后按照一定的策略剔除低效特征。