欧氏距离下现金识别：模式识别技术详解

本文档主要围绕“现金识别例子”展开，利用欧氏平均距离作为模式识别的一种方法。内容涉及国家级精品课程的讲义，涵盖了模式识别这一专业领域，该领域与统计学、概率论、线性代数（矩阵计算）、形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉等相关学科紧密相连。 课程内容分为七章，首先是引论，介绍了模式识别的基本概念，包括样本、模式、特征、特征矢量和模式类等，强调了模式识别的目标是确定样本的类别属性。接着，课程详细讲解了聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与错误率估计等关键步骤。其中，最近邻方法着重于基于样本间的距离进行分类，而特征提取和选择则是为了降低复杂性，提高识别效率。 上机实习部分让学生能够实践所学理论，通过数据采集、特征提取、预处理和分类识别，理解整个模式识别系统的运作流程。以现金识别为例，具体涉及到10个包含不同面额（100圆、50圆、20圆、10圆，新旧版本各两个方向）的文本文件，每种面额都有8个数据块，每个数据块由8个传感器的60个采样数据组成。通过欧氏距离等方法，对这些数据进行处理，以识别货币的种类和版本。 此外，文档还提到了模式识别在实际生活中的应用，如计算机自动诊断疾病，通过对患者的多项生理数据进行数字化处理，通过专家系统或专用程序进行模式分析，实现疾病的分类和判断。这个例子强调了特征选择的重要性，因为实际采集的数据往往包含大量冗余信息，需要通过有效的特征提取和选择来减少噪音，提高识别的准确性。 这篇讲义深入浅出地阐述了模式识别的基本原理和技术，结合现金识别的实际案例，展示了如何在实际情境中应用模式识别方法，突出了其在信息技术领域的核心地位及其在处理复杂数据集时的有效性。通过学习这门课程，学生将掌握一种重要的数据分析工具，对于从事IT行业的人来说，这是一项必备的技能。