模式识别：非线性分类、随机森林与特征处理详解

模式识别是机器学习领域的一个核心概念，它涉及计算机系统通过分析和理解数据模式来做出决策或预测的过程。《张学工模式识别》一书的6-10章深入探讨了这一主题，尤其关注非线性分类模型和特征处理技术。 第6章介绍了非线性分类模型，首先区分了几种常见的方法。Kn近邻估计是一种非参数密度估计方法，通过将数据分成大小不一的小区间（小舱），根据样本数量计算概率密度。最近邻法直接利用样本间的距离进行分类，即将新样本与已知样本中最近的那个归为同一类别。而K-近邻法是对最近邻法的优化，引入了投票机制，考虑前K个最接近样本的类别，以多数决的方式决定新样本类别。 剪辑近邻法和压缩近邻法是处理训练样本的有效策略。剪辑近邻法通过去除两类数据分布中的重叠部分，减少误分类样本对决策的影响，使得决策边界更加清晰。压缩近邻法则保留每个类别中最能区分其他类别的样本，简化决策过程，降低计算复杂度。 第7、8章转向特征处理，特别是特征选择和特征提取。这两者虽然都与特征相关，但有本质区别。特征选择是通过计算方法从原始特征中挑选出对分类最有帮助的部分，目的是降低维度，减少冗余信息，提高分类效率。特征提取则是从原始数据中创造新的、更有代表性的特征，以便于模型理解和学习。 随机森林是一种集成学习方法，由众多决策树组成，每个决策树独立预测，最终通过投票决定。随机森林的构造包括自举重采样、随机特征选择和多棵树的投票决策。而Adaboost模型构建则是在单个分类器效果不佳时，通过迭代调整样本权重和分类器组合，提升整体性能。 特征降维是这两个章节的重要组成部分，其目标是减少数据的维度，既有利于算法执行速度，也能提高模型对关键特征的敏感度，从而提高模型的准确性和泛化能力。常见的降维方法包括特征选择和特征提取，两者在实际应用中需要根据问题的具体情况灵活运用。 模式识别的6-10章围绕非线性分类模型、特征处理和集成学习等核心概念展开，为机器学习提供了一套实用且有效的工具和策略，有助于读者理解并掌握这一领域的核心技术。