模式识别：现金识别与欧式平均距离应用

"现金识别例子—欧式平均距离-模式识别ppt" 这篇资料是关于模式识别的一个实例，特别是在现金识别的应用中。模式识别是一门多学科交叉的领域，涉及到统计学、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方面。在模式识别中，目标是确定样本的类别属性，例如将一张现金图片归类为特定的面额。资料提供的数据似乎是在描述不同面额现金图像之间的距离，可能是通过某种特征向量来计算的。 欧式平均距离是用于衡量两个点之间距离的一种常见方法，在这里可能用于比较不同面额现金图像的特征向量。例如，100a与其他面额（100b到100h，以及50a, 20a, 10a）之间的欧式平均距离被列出，这些距离可能代表了图像特征的差异程度。较小的距离可能意味着图像特征更相似，而较大的距离则表示它们有较大的差异。 课程内容涵盖了模式识别的基础理论和实践方法，包括聚类分析、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。在第一章节中，介绍了模式识别的基本概念，如特征矢量、特征空间、随机矢量的描述以及正态分布。此外，还提到了模式识别的过程，包括信息采集、特征提取和选择、以及分类识别。 在实际应用中，比如计算机自动诊断疾病，模式识别的过程包括收集患者的各种生理数据，将其数字化后输入系统进行分析，然后系统根据预设的规则或算法判断病情。在这个过程中，特征选择至关重要，因为它直接影响识别的准确性和效率。 信息预处理是为了去除噪声，增强有用信息，确保输入数据的质量。分类识别则是根据选取的特征，运用预先设定的分类模型或算法，将数据分配到相应的类别。在现金识别中，这个过程可能涉及到复杂的图像处理技术，以识别出纸币的特定特征，如颜色、大小、印刷图案等。 最后，模式识别系统通常包括数据采集、特征提取和选择、以及分类识别三个主要部分。二次特征提取与选择可能是为了进一步优化特征向量，提高识别的准确性。通过这样的系统，我们可以实现自动化的现金识别，从而提升效率和准确性，特别是在大量现金处理的场景中。