模式识别实验：非参数估计方法探索

"模式识别算法涉及的是如何让计算机模拟人类的模式识别能力，对各种可测量的对象进行分类，如图像、语音、文字等。实验旨在让学生通过编程实践，理解和掌握模式识别中的非参数估计方法，包括Parzen窗函数估计和K近邻（KN近邻）法。实验内容包括依据有限样本估计概率密度，进而进行Bayes决策。实验共设有三个项目，学生需选择两个进行，预计在六学时内完成。提供的参考例程展示了如何使用正态窗进行概率密度函数的估计，通过调整参数进行分析和编程实现。" 在"模式识别算法"这一主题中，实验指导书的核心知识点包括： 1. **模式识别**：模式识别是人工智能领域的一个重要分支，目标是让计算机模仿人类对不同对象进行分类的能力，这些对象可能包括图像、语音、文字等。 2. **Bayes决策**：Bayes决策理论是基于贝叶斯定理的一种决策方法，需要预先知道先验概率密度和类条件概率密度。在实际应用中，通常需要通过有限样本估计这些概率密度。 3. **非参数估计**：在未知总体概率密度函数形式的情况下，非参数估计直接利用样本数据推断概率密度，分为监督和非监督两种，实验中关注的是非监督的Parzen窗法和K近邻法。 4. **Parzen窗函数估计**：这是一种非参数密度估计方法，通过在样本数据上滑动一个窗口（通常为正态分布）来估计概率密度函数。 5. **K近邻法（K-Nearest Neighbors, KNN）**：KNN是一种懒惰学习方法，用于分类和回归，通过找到最近的K个邻居来决定新样本的类别。 6. **实验要求**：学生需要复习非监督参数估计的基础，编程实现Parzen窗和KNN方法，理解其基本原理，并在限定时间内完成实验。 7. **参考例程**：提供的代码示例展示了如何使用MATLAB进行正态窗概率密度函数的估计，学生需要理解并基于此编写自己的程序。 通过这个实验，学生不仅能够深化对模式识别理论的理解，还能增强实际编程解决模式识别问题的能力，为将来在相关领域的研究和工作打下坚实基础。