模式识别：聚类分析详解与应用

"金鱼绯鲵鲣蓝鲨-模式识别精品讲义"是一份由蔡宣平教授讲解的关于模式识别的PPT课件，旨在向信息工程专业的本科生、硕士研究生和博士研究生介绍该领域的基本概念、方法和算法。课程内容涵盖了模式识别的广泛背景和应用，包括但不限于统计学、概率论、线性代数等基础知识。 课程重点在于理论与实践相结合，强调模式识别的基础概念，如样本、模式、特征以及随机矢量的描述，如正态分布，这些都是理解模式识别的关键要素。具体内容包括： 1. 引论部分介绍了模式识别的定义，将其定义为确定样本类别属性的过程，涉及样本、模式的描述和特征的选取。 2. 聚类分析是课程的核心内容，讨论了特征选取对聚类结果的影响，展示了通过肺的存在与否这一特征区分不同生物的例子，展示了模式识别在分类问题中的应用。 3. 讲义涵盖了判别域代数界面方程法、统计判决、学习和训练方法、最近邻方法等，这些都是模式识别中的重要技术手段。 4. 特征提取和选择是模式识别过程中的关键技术环节，通过这些步骤，可以从原始数据中提取出最有代表性的特征来支持模式识别。 教材和参考文献列出了多本权威书籍，如孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞翻译的《模式识别-原理、方法及应用》以及李晶皎等编著的《模式识别（第三版）》，这些都是深入学习模式识别的重要资源。 课程的目标明确，要求学生不仅掌握基本概念，还要能运用所学解决实际问题，甚至进一步进行课题研究。通过学习，学生可以提升思维方式，为未来的职业生涯奠定坚实基础。 整个课程设计既注重理论知识的传授，又强调实践经验的积累，通过实例教学让学生将理论与实际应用相结合，从而实现从基本要求到高级目标的不断提升。上机实习环节则是将理论知识转化为动手能力的重要途径。通过这份讲义，学生能够全面理解和掌握模式识别这一领域的核心知识。