模式识别中的W-H算法解析与应用

"W-H算法有两个性质-模式识别(国家级精品课程讲义)" 这门国家级精品课程"模式识别"由蔡宣平教授主讲，主要针对信息工程专业的本科生、硕士研究生以及博士研究生，旨在教授模式识别的基础概念、方法和算法原理。课程与统计学、概率论、线性代数等多个学科紧密关联，并强调理论与实践的结合，采用实例教学，避免复杂的数学推导，以帮助学生理解和应用所学知识。 课程的目标不仅仅是让学生掌握模式识别的基本知识，还期望他们能运用这些知识解决实际问题，培养研究新理论和方法的能力。同时，通过学习模式识别，可以提升学生的思维方式，对未来的工作和学习产生深远影响。 课程提供了多本教材和参考文献，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）》。课程内容涵盖了从引论到特征提取和选择等多个章节，其中包括了聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练、最近邻方法等核心主题。 其中，模式识别被定义为确定样本类别的过程，涉及样本、模式和特征的概念。样本是对研究对象的具体表示，模式是对样本特征的描述，而特征则是描述模式特性的量。W-H算法，尽管没有在这段摘要中详细说明，通常指的是Weber-Hamming算法，它是模式识别中的一种，具有两个重要的性质：一是它基于距离度量，二是它可以用于分类决策，特别是在特征空间中通过计算样本与类别的距离来进行模式分类。 这门课程的上机实习部分可能是为了让学生亲手操作和实践，加深对理论的理解。通过这样的实践，学生可以更好地掌握W-H算法和其他模式识别技术，从而提升他们在实际问题解决中的能力。