欧氏距离下的现金识别：数据集与模式识别方法

在这个关于现金识别的模式识别课件中，主要讨论的是如何通过欧氏距离来进行特征数据的分析和分类。欧氏距离是一种常用的度量空间距离的方法，尤其在计算机视觉和机器学习领域中，它用于衡量两个向量之间的差异。在本例中，数据集包含10个文本文件，每个文件对应四种面额（100圆、50圆、20圆、10圆）的新旧两种版本以及四个方向，共8个数据块。每个数据块由8个传感器采集的60个数据点组成，这构成了每个样本的特征向量。 课件引用了《模式识别》一书中的例子，该书由Sergios Theodoridis和K.Koutroumbas所著，展示了在处理这类高维数据时，如何应用统计方法和聚类技术。其中提到的参数包括： 1. 预期的类数：表示分类任务中期望找到的类别数量，通常与初始聚类中心的数量相等，但不一定必须如此。 2. 每一类中允许的最少模式数目：定义了每类至少需要包含的样本数量，以确保分类的稳定性。 3. 类内各分量分布的距离标准差上界：控制了同一类别内部样本特征向量的分散程度。 4. 两类中心间的最小距离下界：设定类别间区分度的标准，防止误分类。 5. 可以合并的类的最多对数：限制了每次迭代中可以考虑合并的类别的数量。 6. 允许的最多迭代次数：设置训练过程的最大步数，防止过拟合。 具体到模式识别步骤，首先使用训练样本（如100圆的老版和新版数据块）来计算权向量，这可能涉及Fish判别法或梯度下降法，这些是一般化的分类准则函数求解方法。对于多类问题，课件着重介绍了感知器训练算法，因为它适用于没有不确定区的情况，即样本分类是明确的。 后续步骤包括将新的待识别模式特征向量映射到特征空间，然后通过特征空间划分成子区域，并寻找子区域间的界面，最后应用判别函数来决定其所属类别。判别函数的结构和参数选择对分类性能至关重要，需要根据实际数据调整优化。 这个案例展示了一种基于欧氏距离的现金识别系统设计，通过模式识别方法实现对不同面额、版本和方向的硬币进行有效分类，同时强调了模型训练和参数调整在实际应用中的关键作用。