国防科大模式识别课件-H-K算法解析

"国防科技大学的模式识别课程课件，主要讲解了H-K算法的步骤，并涉及模式识别的基础知识、相关学科、教学方法、教学目标、基本要求以及教材与参考文献。课程内容涵盖从引论到特征提取等多个章节，并包含上机实习环节。" H-K算法，全称为Hartigan-Kung算法，是一种在模式识别中用于分类的方法。在国防科技大学的模式识别课程中，该算法的执行步骤被简要概述如下： 1. 符号规范化：首先，对训练样本进行预处理，将数据规范化，确保所有特征在同一尺度上，这有助于算法在后续计算中的稳定性。 2. 求伪逆：在规范化之后，通常需要计算矩阵的伪逆，这是因为在某些模式识别问题中，特别是涉及到线性代数的算法，如奇异值分解(SVD)或最小二乘法时，伪逆矩阵是必要的。 3. 计算：这一步通常是执行分类的关键部分，可能包括计算样本与类别中心的距离、构建决策边界或其他相关统计量。 课程内容深入浅出，不仅限于H-K算法，还包括了模式识别的广泛领域： - 统计学和概率论：提供了基础的概率模型和统计推断，这些是理解模式识别中决策过程和错误率估计的关键。 - 线性代数：特别是矩阵计算，对于理解和实现许多模式识别算法至关重要。 - 形式语言、人工智能和图像处理：扩展了课程的视野，使学生了解模式识别在更广阔的技术背景中的应用。 - 计算机视觉：与模式识别紧密相关，探讨如何从图像数据中提取和识别模式。 教学方法强调理论与实践相结合，实例教学帮助学生将理论知识应用于实际问题。教学目标不仅包括掌握基本概念和方法，还鼓励学生将所学应用到研究和实际问题解决中，以培养解决问题的能力。 课程对学生的期望逐步提升，从基本的课程完成和学分获取，到能够将知识应用于研究，再到思维方式的改进。教材和参考文献的选择则为深入学习提供了资源。 课程结构清晰，从引论开始，逐步深入到聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习和训练、最近邻方法以及特征提取和选择。上机实习环节让学生有机会亲手操作，加深对理论知识的理解。 国防科技大学的这门模式识别课程全面而深入，旨在培养学生在理论和实践两方面的能力，为他们在未来的信息工程和科研工作中打下坚实基础。