模式识别课程讲义：W-H算法重点解析

"W-H算法有两个性质-蔡宣平教授主讲的模式识别课程讲义" 这门由蔡宣平教授主讲的模式识别课程涵盖了模式识别的基础理论、方法和算法，旨在帮助信息工程专业的本科生、硕士研究生以及博士研究生理解和应用这一领域的知识。课程强调理论与实践相结合，通过实例教学来提升学生将理论应用于实际问题的能力。 课程内容包括但不限于以下几个方面： 1. 引论：介绍模式识别的基本概念，如特征矢量、特征空间、随机矢量的描述和正态分布。模式识别定义为确定样本所属类别的过程，而样本则是研究的具体对象，模式是对这些对象特征的描述，特征则是描述模式特性的量化指标。 2. 聚类分析：这是一种无监督学习方法，用于发现数据集内的自然群体或结构，无需预先知道类别信息。 3. 判别域代数界面方程法：这种方法涉及构建决策边界，使得不同类别的样本可以被有效地区分。 4. 统计判决：利用概率论和统计学原理进行模式分类，基于样本特征的概率分布进行决策。 5. 学习、训练与错误率估计：讨论如何通过学习数据来训练模型，并评估模型在未知数据上的表现。 6. 最近邻方法：这是一种简单但有效的分类方法，基于新样本与其训练集中最近邻样本的相似度进行分类。 7. 特征提取和选择：这个阶段的目标是从原始数据中选择或构造出最有区分力的特征，以减少计算复杂性和提高识别性能。 课程还包含了上机实习环节，让学生有机会亲手操作和实践所学知识。对于学生的要求不仅限于通过考试获取学分，还期望他们能将知识应用到课题研究和实际问题解决中，甚至通过学习改进思维方式，为未来的职业生涯做好准备。推荐的教材和参考文献可以帮助学生深入理解课程内容。 在讲义中提到的W-H算法，可能是指Weinberger和Hardoon提出的算法，它可能涉及到特征学习、降维或距离度量学习等方面，但具体内容没有直接给出。W-H算法的两个性质可能包括其高效性（例如快速计算能力）和准确性（如能有效区分模式）。不过，由于资料中未提供详细信息，这部分需要查阅更多资料或课程内容来深入了解。