模式识别：聚类分析与应用详解

《金鱼绯鲵鲣蓝鲨——计算机视觉模式识别》是一门深入讲解模式识别理论和应用的课程，由蔡宣平教授主讲，针对信息工程专业的本科生、硕士研究生以及博士研究生提供。课程的核心内容围绕以下几个方面展开： 1. **课程对象**： - 该课程是信息工程专业本科生的专业课，也是硕士和博士研究生的重要学习内容。 2. **相关学科**： - 学习过程中会涉及到统计学、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多个领域的基础知识。 3. **教学方法**： - 课程强调基本概念的讲解和实际应用的结合，避免繁琐的数学推导，注重理论与实践的融合，例如通过实例教学让学生理解知识的应用。 4. **教学目标**： - 学生将掌握模式识别的基本概念和方法，学会解决实际问题，并为未来研究打下坚实基础。 5. **基本要求**： - 学生需完成课程学习并通过考试获取学分，进阶者可将知识应用于课题研究和实际问题解决，提升思维方式和职业素养。 6. **教材与参考文献**： - 提供了多本权威教材，如孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞译的《模式识别》和李晶皎等人的《模式识别》（第三版），作为学习的辅助资料。 7. **课程内容与安排**： - 课程分为引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练错误率估计、最近邻方法、特征提取与选择等多个章节，还包括上机实习环节，使学生能在实践中深化理解。 在第二章“聚类分析”中，课程可能讨论的是如何根据样本的特征将其分类到不同的组（如金鱼、绯鲵鲣、蓝鲨等生物的分类），并探讨不同特征选取对聚类结果的影响。这章节可能会涉及层次聚类、K-means聚类等常见算法，以及如何评估聚类效果和选择合适的聚类数目。 这门课程提供了全面的计算机视觉和模式识别理论框架，帮助学生理解和应用这些技术，以解决实际问题，并培养他们的科研能力和创新思维。