MATLAB工具箱：配合模式分类第二版的计算机手册

"《Pattern Classification, 2nd Edition》MATLAB配套手册，非源代码，非附录，是原版英文书籍，包含完整的MATLAB工具箱，用于配合《Pattern Classification, 2nd Edition》一书，同时也是一个专业的模式分类和信号处理研究软件工具箱。手册适合无编程经验的读者，从MATLAB编程基础开始，涵盖模式分类的多个子问题，如特征提取、噪声处理等，以及学习与适应的不同类型。" 本书旨在深入探讨模式分类这一关键且发展迅速的领域，其应用广泛，包括语音识别、手写识别、计算机视觉、图像分析、数据挖掘、信息检索、机器学习和神经网络等。基于Elad Yom-Tov在以色列理工学院开发并经全球数百名学生和从业者测试的MATLAB分类工具箱，该手册不仅与《Pattern Classification, Second Edition》相辅相成，还作为一个专业的软件工具包供研究人员使用。 第1章介绍部分概述了模式识别的基本概念和挑战。1.1节阐述了机器感知的重要性，强调了模式识别在日常生活中的广泛应用。1.2节通过实例展示模式分类的实际场景，并提及其他相关领域。接着，1.3节详细列举了模式分类中的子问题，包括： 1.3.1 特征提取：如何选择和提取有助于分类的输入数据的关键特性。 1.3.2 噪声：如何处理数据中的噪声以提高分类准确性。 1.3.3 过拟合：避免模型过度适应训练数据，导致对新数据的泛化能力下降。 1.3.4 模型选择：如何在不同模型间进行比较，选取最优模型。 1.3.5 先验知识：利用已知信息来指导分类过程。 1.3.6 缺失特征：处理数据中缺失的部分，不影响分类效果。 1.3.7 形态学：研究对象的结构和部分之间的关系。 1.3.8 分割：将图像或数据分成有意义的部分以便于分类。 1.3.9 上下文：考虑相邻或相关数据的影响。 1.3.10 不变性：寻找能够忽略特定变换的分类特征。 1.3.11 证据聚合：整合多个来源的信息以增强决策。 1.3.12 成本与风险：考虑错误分类的代价。 1.3.13 计算复杂性：优化算法以降低计算需求。 1.4节讨论了学习和适应的不同方式，包括： 1.4.1 监督学习：依赖标注数据进行模型训练。 1.4.2 无监督学习：在没有标签的情况下发现数据的内在结构。 1.4.3 强化学习：通过与环境交互学习，优化长期奖励。 最后，1.5节总结了本章内容，提供了各章节概要，还包括了参考文献和索引，便于读者深入研究和进一步阅读。 这本书和配套的MATLAB工具箱为读者提供了一个全面的学习平台，不仅可以了解模式分类的理论基础，还能实际操作解决相关问题，是学术研究和工程实践的理想资源。