MATLAB实践：计算样本到地层马氏距离的模式识别详解

本篇课后练习旨在指导学生在MATLAB平台上应用模式识别理论，通过实际操作加深理解和掌握这一领域的关键概念。模式识别是计算机科学中的一个重要分支，它涉及到从大量的数据中自动识别和理解特定的形状、模式或特征。其核心在于两个阶段：学习阶段和实现阶段。学习阶段通过特征选择和模式分析，从已知样本中提取规律；实现阶段则是将这些规律应用到新的未知样本上进行分类和识别。 数学建模是模式识别的基础，但不同于理论模型，它提供的主要是统计和经验性的结论。模式识别广泛应用于各种场景，如语音和语言识别、图像处理、生物特征识别（如指纹识别）、信号分析（声纳和地震信号），以及在材料设计（如新材料研发）和化学领域（结构与性质预测）中的应用。 该练习涉及的计算方法包括有监督模式识别，即判别分析。在这种情况下，学生需要使用已知类别的样本（训练集）来训练模型，模型会基于相似性原则对未知样本进行分类。这通常涉及构建判别函数或决策边界，以便在多维空间中区分不同的类别。 具体操作步骤可能包括数据预处理、特征提取、模型训练（如支持向量机、神经网络等算法）以及评估模型性能。在MATLAB环境中，这可以通过内置的统计和机器学习工具箱来实现，如`fitcsvm`（支持向量机）或`neuralnet`（神经网络）函数。 通过这个练习，学生不仅可以熟练运用MATLAB进行模式识别计算，还能理解其背后的理论原理，以及如何在实际问题中灵活运用这些技术。同时，他们也会了解到模式识别的局限性，即它依赖于现有的数据和理论知识，对于复杂的系统，可能需要结合理论模型进行更深入的分析。