模式识别中的现金识别技术:欧式平均距离分析
需积分: 10 149 浏览量
更新于2024-08-16
收藏 14.74MB PPT 举报
"现金识别例子—欧式平均距离-模式识别课件"
这篇资源涉及到的是模式识别领域的知识,特别是使用欧式平均距离(Euclidean Distance)来分析和区分不同的现金面额。模式识别是计算机科学和机器学习的一个关键部分,旨在通过分析数据特性来自动识别对象、模式或事件。在这个例子中,可能是在建立一个系统来识别不同面额的纸币,如100元、50元、20元和10元。
欧式平均距离是衡量两个点之间几何距离的一种方法,它计算的是两点之间直线距离的平方。在提供的数据中,每个条目都表示100a与其他面额之间的距离,比如100a与100b的距离是33.97,这个距离可能是基于某种特征,如纸币尺寸、颜色或者特定图案的像素位置等的差异计算得出的。这些距离可以用于聚类分析,将相似的纸币归到同一类别。
在模式识别过程中,通常会采用聚类算法,如K均值(K-means)或其他变体,来将数据点分为预设的类。在这个现金识别的例子中,可能需要确定不同面额纸币的特征空间,并设置合适的聚类中心(例如,每个面额的典型特征向量)。然后,通过迭代调整聚类中心,使得同类内部的数据点尽可能接近,而不同类之间的数据点尽可能远。这个过程可能会涉及设定一些参数,如最小类内距离标准差、最大迭代次数等。
此外,提到的"swst"可能是一种特定的聚类算法或参数设置,但具体的细节没有给出。在实际应用中,还需要考虑其他因素,如数据预处理(如标准化或归一化)、特征选择以及分类器的选择(如感知器、决策树、神经网络等)。
最后,提到的"一次准则函数及梯度下降法"通常用于优化问题,例如在训练神经网络时调整权重,以最小化损失函数。多类问题的解决方法通常包括直接扩展二分类算法,如逻辑回归或支持向量机,以适应多个类别,或者使用集成方法如随机森林。
这个资源涵盖了模式识别的基本概念,包括距离度量(如欧式距离)、聚类算法、以及多类问题的处理策略。这些知识在图像识别、文本分类、生物信息学等领域都有广泛应用。
2020-03-15 上传
2009-11-25 上传
117 浏览量
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
黄宇韬
- 粉丝: 20
- 资源: 2万+
最新资源
- 掌握压缩文件管理:2工作.zip文件使用指南
- 易语言动态版置入代码技术解析
- C语言编程实现电脑系统测试工具开发
- Wireshark 64位:全面网络协议分析器,支持Unix和Windows
- QtSingleApplication: 确保单一实例运行的高效库
- 深入了解Go语言的解析器组合器PARC
- Apycula包安装与使用指南
- AkerAutoSetup安装包使用指南
- Arduino Due实现VR耳机的设计与编程
- DependencySwizzler: Xamarin iOS 库实现故事板 UIViewControllers 依赖注入
- Apycula包发布说明与下载指南
- 创建可拖动交互式图表界面的ampersand-touch-charts
- CMake项目入门:创建简单的C++项目
- AksharaJaana-*.*.*.*安装包说明与下载
- Arduino天气时钟项目:源代码及DHT22库文件解析
- MediaPlayer_server:控制媒体播放器的高级服务器