模式识别:聚类分析与应用详解
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更新于2024-08-13
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《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。
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