模式识别基础与实践：从统计到决策平面

"《现代模式识别》是一门与电子科学与工程学院信息工程系相关的专业课程，由蔡宣平教授主讲，旨在教授模式识别的基本概念、方法和算法原理。课程面向信息工程专业的本科生、硕士研究生和博士研究生，强调理论与实践的结合，并通过实例教学帮助学生将所学应用于实际问题。课程涉及统计学、概率论、线性代数等多个相关学科，并推荐了孙即祥、吴逸飞和李晶皎等人的著作作为参考教材。课程内容包括引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与错误率估计、最近邻方法以及特征提取和选择。" 这门课程首先介绍了模式识别的基本概念，模式识别是一个确定样本类别属性的过程，它通过对样本的特征描述来归属其类型。样本可以是任何研究对象，而模式则是这些对象的特征描述。特征是描述模式特性的关键，它们通常是样本测量值的集合。课程中会详细探讨特征矢量和特征空间，这是模式识别的基础。 在统计判决方面，课程可能会讲解如何使用统计方法来决定样本所属的类别。这通常涉及到对样本数据的统计分析，如方差分析，以及如何构建决策界面，例如在两类中心连线的垂直平面上。当两类样本的方差相等时，决策界面可能通过两类中心连线的中点。 课程还将涵盖聚类分析，这是一种无监督学习方法，用于发现数据的内在结构并将其分组。此外，还将讨论判别域代数界面方程法，这是一种构建分类边界的技术，可能涉及到线性代数和矩阵计算的知识。 学习、训练与错误率估计是模式识别中的重要环节。学生将学习如何使用训练数据来调整模型参数，以及如何评估模型的性能，包括理解错误率和正确率的概念。 最近邻方法是一种简单的分类算法，它基于样本最近的邻居来预测其类别。课程将介绍这种方法的原理和应用场景。 特征提取和选择是模式识别中的关键步骤，通过选择最具区分性的特征，可以简化问题，提高分类效率和准确性。这一部分会讨论不同的特征选择策略和技术。 上机实习部分让学生有机会实际操作，将理论知识应用于实际问题中，增强他们的实践能力。 通过学习这门课程，学生不仅能够掌握模式识别的基本技能，还能培养解决问题的能力，为未来的研究和工作奠定坚实基础。同时，课程鼓励学生通过学习模式识别，改进思维方式，实现个人能力的飞跃。