MATLAB聚类分析在模式识别中的应用

这篇资源主要介绍了MATLAB在进行聚类分析中的应用，特别是在模式识别和概率统计领域的使用。聚类分析是模式识别的一种基础方法，它旨在根据数据的相似性将数据点分组到不同的类别中。MATLAB提供了强大的工具来执行这种分析。 首先，我们来看如何基于系统聚类树创建聚类。描述中给出的例子展示了如何使用MATLAB的`pdist`函数计算样本之间的距离，`squareform`函数将距离转换为平方形式，以便于后续处理。接着，`linkage`函数采用单链接算法（最近距离法）构建系统聚类树。`dendrogram`函数用于可视化这个树状图，帮助理解数据的层次结构。最后，`cluster`函数根据聚类树将数据点分配到特定的聚类中，例如在给定例子中，将数据分成3个聚类。 模式识别是一种广泛应用的领域，它涵盖了统计识别的基本理论和方法，如贝叶斯决策理论和概率密度估计。在这个领域，判别函数和聚类分析是核心工具。聚类分析如上所述，是无监督学习的一种形式，它不依赖于预先指定的类别，而是通过探索数据的内在结构来发现类别。而判别函数则是一种有监督的方法，它试图找到一个边界来最大程度地区分不同类别的数据。 在教学方面，这个资源提到了武汉大学计算机学院2007级本科生的课程，课程覆盖了模式识别的多个方面，包括特征提取、模糊模式识别和神经网络模式识别。课程考核方式为平时成绩与笔试的结合，强调学生的参与度和实践能力。 此外，课程还列举了一些重要的国际期刊和会议，如PAMI（模式分析和机器智能）、Neural Networks、CVPR（计算机视觉和模式识别会议）等，这些都是模式识别和机器学习领域的顶级学术平台，发表了许多前沿研究成果。 模式识别的应用广泛，包括但不限于人脸识别和人脸跟踪。随着技术的发展，模式识别在图像处理、语音识别、生物医学信号处理等多个领域都有重要应用。 这个资源提供了MATLAB中聚类分析的实际操作示例，并结合了模式识别的理论背景，对于学习和理解这些概念非常有帮助。无论是初学者还是有一定经验的研究者，都能从中获得有价值的信息。