模式识别期末复习要点：组成、判别函数与算法详解

模式识别期末考试总结概述了模式识别这一重要领域中的核心概念和技术。首先，系统的基本组成部分包括输入传感器、预处理器、特征提取器、分类器和后处理器。传感器负责采集数据，预处理器则分离有用信息和噪声，特征提取器将输入转化为类别相关的特征描述，确保不同类别间的区分度高。分类器依据特征向量确定对象类别，后处理器则根据决策结果执行操作，并可能利用上下文信息优化性能。 判别函数g(X)在模式识别中扮演重要角色，它衡量样本点到决策面的距离，通过求解梯度下降算法来调整参数以减小分类错误。梯度下降通过迭代更新权重向量，使得误分类样本的预测值逐渐增加。固定增量算法则采用逐步调整的方式求解最优解向量，通过构造增广模式向量并进行迭代计算，直至所有样本被正确分类，算法达到收敛。 固定增量算法的收敛性证明基于校正次数和修正条件，当满足特定的正数条件时，算法将终止校正，表明找到了能使所有样本正确分类的解向量。此外，线性方程组的最小均方误差(MSE)解也是关键知识点，通过优化误差平方和找到最优解。 最后，最小风险Bayes决策方法在不确定性环境下应用，当面对细胞检测等实际问题时，通过后验概率和条件风险计算，选择具有最低风险的决策策略，如在本例中，对于细胞x，采取决策行动(2)。 这些知识点展示了模式识别的理论基础和实践应用，涵盖了系统构成、决策函数、优化算法以及决策理论等方面，是深入理解该领域的重要基石。