模式识别中的W-H算法解析与应用
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更新于2024-08-21
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"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。
2021-09-06 上传
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