W-H算法的模式识别特性与课程精华

W-H算法，全称为Wavelet-Haar算法，虽然提供的具体内容并未明确提及，但从标题和描述中的关键词可以推测，这可能涉及到一种与模式识别相关的数学或计算机科学方法。模式识别是一门多学科交叉的领域，包括统计学、概率论、线性代数（用于矩阵计算）、形式语言、人工智能、图像处理以及计算机视觉等，这些是理解算法背后的理论基础。 讲义内容涵盖了丰富的模式识别理论和实践操作。首先，讲义从第一章引论开始，定义了模式识别的基本概念，如样本、模式、特征和模式类。样本是研究对象的具体实例，模式是对对象特征的描述，特征则是描述模式的量化特性，而模式类则是具有相似特性的模式的集合。举例说明了模式识别的应用，如计算机自动诊断疾病，通过收集多种生理指标，利用专家系统进行数据分析和分类。 接下来的章节深入探讨了模式识别的关键步骤： 1. 数据采集：这是获取客观世界对象信息的第一步，可能涉及到噪声去除和信息预处理。 2. 特征提取和选择：从原始数据到有意义特征的转换，以及如何选择最具区分度的特征，以减少冗余和提高识别效率。 3. 类型判别：在特征空间中根据预定的规则对特征进行分类，得出最终的识别结果。 课程内容还包括聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习和训练错误率估计、最近邻方法，以及特征提取和选择的进一步探讨。上机实习部分则让学生有机会实践这些理论知识。 W-H算法可能在这个框架下涉及具体的特征选择或降维技术，因为提到的“二次特征提取与选择”可能暗示了算法在处理高维数据时对特征处理的优化策略。但没有直接的信息表明W-H算法就是这些章节中的一部分，所以需要结合更详细的资料来确认。 W-H算法在模式识别课程中可能是作为一种工具或者方法被讨论，用来提升特征选择的效率，或者在特定场景下优化分类性能。为了得到更精确的知识点，需要进一步了解W-H算法的完整定义和在模式识别中的具体应用场景。