"模式识别理论及应用简介：有监督与无监督模式识别，常用术语解析"

模式识别理论是一门研究如何对输入数据进行分类或者描述的学科，其应用广泛涵盖了计算机视觉、自然语言处理、生物信息学、机器学习等领域。华东理工大学East China University of Science And Technology的《模式识别理论及其应用论述.pptx》给出了对模式识别理论及其实际应用的简要介绍，并提供了模式识别计算过程示意图，然后更详细地介绍了有监督模式识别和无监督模式识别的相关理论。在有监督模式识别中，先用一组已知类别的化合物作为训练集，建立判别模型，再用建立的模型根据相似性原则来对未知样本进行识别，称为判别分析；而在无监督模式识别中，要在学习过程中根据样本的相似性对被识别的样品进行识别分类和归类，称为聚类分析。此外，文中还介绍了常用术语如特征抽提、训练集、预报集、识别率、预报能力等。 模式识别理论是复杂而丰富的，通过对大量的数据进行学习和分析，可以帮助人们从中发现隐藏的模式和规律。有监督的模式识别可以帮助我们对样本进行分类，判别分析是一个在事先知道类别特征的情况下建立判别模型对样本进行识别归属的过程，是一种有监督模式识别。而无监督的模式识别则帮助我们在不事先知道样本类别的情况下对其进行分类和归类，聚类分析是依靠样本自然特性进行识别的一种方法，是一种无监督模式识别。 在模式识别过程中，常用到的术语包括特征抽提（Feature Extraction）、训练集（Training Set）、预报集（Prediction Set）、识别率（Recognition Rate）、预报能力（Predictive Ability）以及留一法（Leaving One Method）等。这些术语帮助我们更好地理解和应用模式识别理论，提高我们在实际应用中的准确度和效率。 总的来说，模式识别理论及其应用的研究对于提高人类在各个领域的生产效率和生活质量都有着积极的促进作用。随着大数据和人工智能技术的发展，模式识别在未来将会有更加广泛的应用前景，带来更多的创新和价值。