模式识别1

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模式识别上机作业[1]

模式识别上机作业队别：研究生二队姓名：孙祥威学号：112082作业一：1{(0,0),(0,1)}ω=，2{(1,0),(1,1)}ω=。

用感知器固定增量法求判别函数，设1(1,1,1)w=，1kρ=。

写程序上机运行，写出判别函数，打出图表。

解答：1、程序代码如下：clc,clearw=[0 0 1;0 1 1;-1 0 -1;-1 -1 -1];W=[1 1 1];rowk=1;flag=1;flagS=zeros(1,size(w,1));k=0;while flagfor i=1:size(w,1)if isempty(find(flagS==0))flag=0;break;endk=k+1;pb=w(i,:)*W';if pb<=0flagS(i)=0;W=W+rowk*w(i,:);elseflagS(i)=1;endendendW,kwp1=[0 0;0 1;];wp2=[1 0;1 1];plot(wp1(:,1),wp1(:,2),'o')hold onplot(wp2(:,1),wp2(:,2),'*')hold ony=-0.2:1/100:1.2;plot(1/3*ones(1,size(y)),y,'r-') axis([-0.25 1.25 -0.25 1.25])2、判别函数。

计算得到增广权矢量为*(3,0,1)T w =-，故判别函数表达式为：1310x -+=3、分类示意图：图 1 感知器算法分类结果图作业二：在下列条件下，求待定样本(2,0)T x =的类别，画出分界线，编程上机。

1解答：经计算，两类的协方差矩阵不相等。

设12()()P P ωω=，计算时相关项直接略去。

1、计算时，参考书中P96页式（4-1-31）等。

程序代码如下：clc,clear,close all D1=[1,1,2;1,0,-1;]; D2=[-1,-1,-2;1,0,-1;]; u1=mean(D1,2); u2=mean(D2,2);c1=zeros(size(D1,1),size(D1,1)); for i=1:size(D1,2)c1=c1+D1(:,i)*D1(:,i)'; endc1=c1/size(D1,2)-u1*u1';c2=zeros(size(D2,1),size(D2,1)); for i=1:size(D2,2)c2=c2+D2(:,i)*D2(:,i)'; endc2=c2/size(D2,2)-u2*u2'; I=eye(size(c1,1),size(c1,1)); ic1=c1\I; ic2=c2\I; W1=-0.5*ic1; W2=-0.5*ic2; w1=ic1*u1;; w2=ic2*u2;;w10=-0.5*log(det(c1))-0.5*u1'*ic1*u1; w20=-0.5*log(det(c2))-0.5*u2'*ic2*u2; syms x1 x2; x=[x1;x2];fprintf('决策界面方程为：')D=x'*(W1-W2)*x+(w1-w2)'*x+(w10-w20); pretty(D)fprintf('（2，0）代入决策面方程的值为：') value=subs(D,{x1,x2},[2 0]) figure ezplot(D) hold onplot(D1(1,:),D1(2,:),'bo')plot(D2(1,:),D2(2,:),'ks') plot(2,0,'rp')运行结果显示，决策面方程为：11248180x x x -=。

模式识别系统的基本构成单元

模式识别系统的基本构成单元模式识别系统是一种人工智能技术，其目的在于让计算机能够自动识别和分类图像、声音、文本等数据。

模式识别系统的基本构成单元包括数据采集、特征提取、分类器和反馈控制。

下面将依次介绍这些构成单元。

1. 数据采集数据采集是模式识别系统的第一步，也是最基本的步骤。

数据可以从传感器、摄像机、麦克风等设备中获取，也可以从网络、数据库等数据源中获取。

数据采集的质量直接影响到后续的特征提取和分类器的性能。

因此，在数据采集阶段，需要注意数据的准确性、完整性和可靠性。

2. 特征提取特征提取是模式识别系统中最关键的步骤之一。

它的目的是从原始数据中提取出最具有代表性的特征，用于后续的分类器建模和识别。

特征可以是形状、颜色、纹理、频率、时域、空间等方面的信息。

一般来说，特征提取的方法可以分为基于统计学、基于几何学、基于神经网络等不同的方法。

3. 分类器分类器是模式识别系统的核心部分。

它的作用是根据提取出的特征来进行数据分类和识别。

分类器可以分为监督学习和无监督学习两种。

监督学习需要有标注数据集作为训练样本，通过学习样本的特征与标签的对应关系来建立分类模型。

无监督学习则不需要标注数据，通过学习样本之间的相似性和差异性来进行数据分类。

4. 反馈控制反馈控制是模式识别系统的最后一步。

它的作用是根据分类器的输出结果来进行调整和优化。

如果分类结果不满足要求，可以通过改变特征提取方法、调整分类器参数等方式来提高分类器的准确率和鲁棒性。

反馈控制是模式识别系统的一个迭代过程，通过不断地优化和调整，可以不断提升系统的性能。

模式识别作业题(1)

m 2 mn ] 是奇异的。 mn n 2
1
2、参考参考书 P314“模式识别的概要表示”画出第二章的知识结构图。答：略。 3、现有两类分类问题。如下图所示，（1,
1 1 3 ）、（，）、（1， 3 ）、（1，-tan10°）为 3 2 2 3 3 ，- * tan 10° ）、（2，0）为 W2 类。 5 5
W1 类，其中（1，-tan10°）已知为噪声点；（1,0）、（自选距离度量方法和分类器算法，判别（
6 ，0）属于哪一类？ 5
答：度量方法：根据题意假设各模式是以原点为圆心的扇状分布，以两个向量之间夹角（都是以原点为起点）的余弦作为其相似性测度，P22。然后使用 K 近邻法，K 取 3，求已知 7 个点与（
2
答：（1）×，不一定，因为仅仅是对于训练样本分得好而已。（2）×，平均样本法不需要。（3）√，参考书 P30，将 r 的值代入式（2.26）即得。（4）√，参考书 P34，三条线线性相关。（ 5 ） √ ，就是说解区是 “ 凸 ” 的，参考书 P37 ，也可以证明，设 W1T X’=a, W2T X’=b, 则 a≤λW1+(1-λ)W2≤b（设 a≤b）。（6）√，参考书 P38。（7）×，前一句是错的，参考书 P46。（8）×，是在训练过程中发现的，参考书 P51。（9）×，最简单的情况，两个点（0,0）∈w1,（2,0）∈w2，用势函数法求出来的判决界面是 x1=1。（10）√，一个很简单的小证明，设 X1=a+K1*e，X2= a-K1*e，X3=b+K2*e，X4= b-K2*e， Sw=某系数*e*e’，设 e=[m n]，则 e *e’= [
方法三：参照“两维三类问题的线性分类器的第二种情况（有不确定区域） ”的算法，求 G12,G23,G13。 G12*x1>0, G12*x2<0, G12=(-1,-1,-1)’ G23*x2>0, G23*x3<0, G23=(-1,-1,1)’ G13*x1>0, G13*x3<0, G12=(-1,-1,1)’ 有两条线重合了。

机器学习中的数据挖掘与模式识别(Ⅰ)

机器学习中的数据挖掘与模式识别机器学习是当今信息技术领域的热门话题，而数据挖掘和模式识别则是机器学习中非常重要的两个方面。

数据挖掘是指从大规模数据集中发现有用信息和模式的过程，而模式识别则是指利用计算机自动识别数据中的规律和特征。

在这篇文章中，我们将探讨机器学习中的数据挖掘与模式识别的相关概念、方法和应用。

数据挖掘是机器学习中的核心环节之一，它通过从大量数据中发现隐含的模式和信息，帮助人们做出更准确的决策。

数据挖掘的方法包括聚类、分类、关联规则挖掘等。

聚类是将数据集中的对象划分为若干组，使得同一组内的对象相似度最大，组间的差异性最大；分类是给定一个类别标签集合，将数据集中的对象划分为这些类别中的一个；关联规则挖掘是发现数据集中不同属性之间的关联关系。

这些方法可以帮助人们理解数据的分布、归纳数据的特征和规律，为决策提供数据支持。

模式识别是机器学习中另一个重要的方面，它是指计算机自动识别数据中的规律和特征。

模式识别的方法包括统计模式识别、神经网络、支持向量机等。

统计模式识别是利用统计学的方法来对数据进行建模和分析，常见的方法包括贝叶斯分类器、最大似然估计、EM算法等；神经网络是模拟生物神经网络的计算模型，它通过学习和训练来识别数据中的模式和特征；支持向量机是一种利用统计学习理论来构建分类器的方法，它通过在特征空间中寻找最优的超平面来进行分类。

这些方法可以帮助人们识别和分类数据中的模式和特征，为数据分析和决策提供支持。

数据挖掘和模式识别在各个领域都有着广泛的应用。

在医疗领域，数据挖掘和模式识别可以帮助医生诊断疾病、预测疾病的发生和发展趋势，优化治疗方案和用药方案；在金融领域，数据挖掘和模式识别可以帮助银行和保险公司识别风险、预测市场变化、进行信用评估和反欺诈；在电商领域，数据挖掘和模式识别可以帮助企业理解用户行为、推荐商品、优化营销策略；在智能制造领域，数据挖掘和模式识别可以帮助企业实现智能生产、预测设备故障、优化生产工艺。

模式识别导论1

第一章概论 §1-1 模式识别的基本概念
一.模式识别的基本定义
模式(pattern) ----存在于时间，空间中可观察的事物,具有时间或空间分布的信息。模式识别(Pattern Recognition) ---- 用计算机实现人对各种事物或现象的分析,描述,判断,识别。模式识别与图象识别，图象处理的关系模式识别是模拟人的某些功能模拟人的视觉: 计算机+光学系统模拟人的听觉: 计算机+声音传感器模拟人的嗅觉和触觉: 计算机+传感器
2018/10/26
自动检测：产品质量自动检测语声识别，机器翻译，电话号码自动查询，侦听，机器故障判断。军事应用
2018/10/26
§1-4 模式识别的基本问题
一.模式(样本)表示方法
1. 向量表示 : 假设一个样本有n个变量(特征) Ⅹ= (X1,X2,…,Xn)T 2. 矩阵表示: N个样本，n个变量(特征)
2018/10/26
特征抽取和选择：在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择。例如，一幅64x64的图象可以得到 4096个数据，这种在测量空间的原始数据通过变换获得在特征空间最能反映分类本质的特征。这就是特征提取和选择的过程。分类器设计：分类器设计的主要功能是通过训练确定判决规则，使按此类判决规则分类时，错误率最低。把这些判决规则建成标准库。分类决策：在特征空间中对被识别对象进行分类。
2018/10/26
4. 基元（链码）表示：在右侧的图中八个基元分别表0,1,2,3,4,5,6,7, 八个方向和基元线段长度。则右侧样本可以表示为 X1=006666。这种方法将在句法模式识别中用到。
2018/10/26
二.模式类的紧致性

模式识别(PatternRecognition)

近年来模式识别在化学、生物、医学、近年来模式识别在化学、生物、医学、食品、环境科学、食品、环境科学、电子等学科中得到了迅速发展及广泛应用，特别是聚类分析，迅速发展及广泛应用，特别是聚类分析，它可以解决样品的分类、它可以解决样品的分类、方法的选择及分析过程优化等问题，分析过程优化等问题，因而越来越受到人们的重视，并渗透到分析化学领域中。人们的重视，并渗透到分析化学领域中。
经过许多国际组织多年的研究和讨论，经过许多国际组织多年的研究和讨论， 1993年终于制定了《测量不确定度表示年终于制定了《年终于制定了指南》指南》（Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement）得到了包括）得到了包括IUPAC在在内的七个国际组织的批准，内的七个国际组织的批准，并由国际标准化组织（准化组织（ISO）出版。）出版。目前目前GUM的执行已得到了包括中国在内的执行已得到了包括中国在内的许多国家政府机构的批准。的许多国家政府机构的批准。
化学模式识别是根据化学测量矩阵，自化学模式识别是根据化学测量矩阵，动将样本集按样本的某种性质（动将样本集按样本的某种性质（通常是隐含的）进行分类及特征选取的方法，隐含的）进行分类及特征选取的方法，化学模式识别从化学测量数据出发，化学模式识别从化学测量数据出发，进一步揭示样本的隐含性质，一步揭示样本的隐含性质，提供十分有用的决策性信息。用的决策性信息。
对于系统误差来说，可以运用消除误差源、改变测量方对于系统误差来说，可以运用消除误差源、寻求修正值等方法来使其减小。在分析化学中，法、寻求修正值等方法来使其减小。在分析化学中，常用以下一些方法来进行：用以下一些方法来进行： 1.空白试验空白试验空白试验就是用纯试剂、纯样品来对照，或者用不含对空白试验就是用纯试剂、纯样品来对照，象的样品来对照，最终用测得值扣去空白值。象的样品来对照，最终用测得值扣去空白值。. 2.对照试验对照试验凡由方法引起的误差，都应该用标准方法或公认的准确凡由方法引起的误差，的方法来进行对照试验。的方法来进行对照试验。 3.回收试验回收试验试验中样品的损失是取样和处理样品的难题。通常是在试验中样品的损失是取样和处理样品的难题。被测样品中加入已知量的被测组分，然后看其能否定量被测样品中加入已知量的被测组分，回收。回收。

模式识别上机作业[1]

模式识别上机作业队别：研究生二队姓名：孙祥威学号：112082作业一：1{(0,0),(0,1)}ω=，2{(1,0),(1,1)}ω=。

用感知器固定增量法求判别函数，设1(1,1,1)w=，1kρ=。

写程序上机运行，写出判别函数，打出图表。

1解答：经计算，两类的协方差矩阵不相等。

设12()()P P ωω=，计算时相关项直接略去。

1、计算时，参考书中P96页式（4-1-31）等。

模式识别_作业1

作业一：作业二：对如下5个6维模式样本，用最小聚类准则进行系统聚类分析： x 1: 0, 1, 3, 1, 3, 4 x 2: 3, 3, 3, 1, 2, 1 x 3: 1, 0, 0, 0, 1, 1 x 4: 2, 1, 0, 2, 2, 1 x 5: 0, 0, 1, 0, 1, 01、计算D (0)=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛0 12 3 5 2612 0 7 15 243 7 0 24 55 15 24 0 2326 24 5 23 0，因为x3与x5的距离最近，则将x3与x5分为一类。

同时可以求出x1,x2,x4与x3,5的距离，如x1到x3,5的距离为x1到x3的距离与x1与x5的距离中取最小的一个距离。

2、则D (1)=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛0 7 15 2470 24 515 24 0 2324 5 23 0，同样现在该矩阵中x4与x3,5的距离最近，则可以将x3,4,5分为一类，这样分类结束，总共可以将x1,x2,x3,x4,x5分为三类，其中:x1为第一类；x2为第二类；x3和x4和x5为第三类。

• 作业三：（K-均值算法）• 选k=2,z 1(1)=x 1,z 2(1)=x 10,用K-均值算法进行聚类分析由图可以看出这二十个点的坐标：x1(0,0),x2(1,0),x3(0,1),x4(1,1),x5(2,1),x6(1,2),x7(2,2),x8( 3,2),x9(6,6),x10(7,6),x11(8,6),x12(6,7),x13(7,7),x14(8,7),x 15(9,7),x16(7,8),x17(8,8),x18(9,8),x19(8,9),x20(9,9)。

1、选2个初始聚类中心，z1(1)=x1，z2(1)=x10.2、求取其它十八个点分别到x1与x10的距离：x2到x1的距离为1;x2到x10的距离为6x3到x1的距离为1;x3到x10的距离为x4到x1的距离为;x4到x10的距离为x5到x1的距离为;x5到x10的距离为5x6到x1的距离为;x6到x10的距离为x7到x1的距离为2;x7到x10的距离为x8到x1的距离为;x8到x10的距离为4x9到x1的距离为6;x9到x10的距离为1x11到x1的距离为10;x11到x10的距离为1x12到x1的距离为;x12到x10的距离为x13到x1的距离为7;x13到x10的距离为1x14到x1的距离为;x14到x10的距离为x15到x1的距离为;x15到x10的距离为x16到x1的距离为;x16到x10的距离为2x17到x1的距离为8;x17到x10的距离为x18到x1的距离为;x18到x10的距离为2x19到x1的距离为;x19到x10的距离为x20到x1的距离为9;x20到x10的距离为所以其中x2到x8距离x1近些，则可以将x2到x8与x1分为一类，而x9与x11到x20与x10分为另一类；3、通过将第一类中的所有x1到x8的坐标求取平均来计算该类别的中心坐标，求取新的类别的中心坐标z1(2)= (5/4,9/8),同理可以求出另一类的中心坐标z2(2)= (92/12,22/3)4、然后重新计算各点距离这二点中心坐标的距离，最后可以得出x1到x8仍然为第一类，x9到x20仍然为第二类。

统计模式识别的原理与方法

统计模式识别的原理与⽅法1统计模式识别的原理与⽅法简介 1.1 模式识别什么是模式和模式识别？⼴义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式；狭义地说，模式是通过对具体的个别事物进⾏观测所得到的具有时间和空间分布的信息；把模式所属的类别或同⼀类中模式的总体称为模式类(或简称为类）]。

⽽“模式识别”则是在某些⼀定量度或观测基础上把待识模式划分到各⾃的模式类中去。

模式识别的研究主要集中在两⽅⾯，即研究⽣物体(包括⼈）是如何感知对象的，以及在给定的任务下，如何⽤计算机实现模式识别的理论和⽅法。

前者是⽣理学家、⼼理学家、⽣物学家、神经⽣理学家的研究内容，属于认知科学的范畴；后者通过数学家、信息学专家和计算机科学⼯作者近⼏⼗年来的努⼒，已经取得了系统的研究成果。

⼀个计算机模式识别系统基本上是由三个相互关联⽽⼜有明显区别的过程组成的，即数据⽣成、模式分析和模式分类。

数据⽣成是将输⼊模式的原始信息转换为向量，成为计算机易于处理的形式。

模式分析是对数据进⾏加⼯，包括特征选择、特征提取、数据维数压缩和决定可能存在的类别等。

模式分类则是利⽤模式分析所获得的信息，对计算机进⾏训练，从⽽制定判别标准，以期对待识模式进⾏分类。

有两种基本的模式识别⽅法，即统计模式识别⽅法和结构(句法）模式识别⽅法。

统计模式识别是对模式的统计分类⽅法，即结合统计概率论的贝叶斯决策系统进⾏模式识别的技术，⼜称为决策理论识别⽅法。

利⽤模式与⼦模式分层结构的树状信息所完成的模式识别⼯作，就是结构模式识别或句法模式识别。

模式识别已经在天⽓预报、卫星航空图⽚解释、⼯业产品检测、字符识别、语⾳识别、指纹识别、医学图像分析等许多⽅⾯得到了成功的应⽤。

所有这些应⽤都是和问题的性质密不可分的，⾄今还没有发展成统⼀的有效的可应⽤于所有的模式识别的理论。

1.2 统计模式识别统计模式识别的基本原理是：有相似性的样本在模式空间中互相接近，并形成“集团”，即“物以类聚”。

模式识别基本工作流程

模式识别基本工作流程模式识别基本工作流程主要包含以下步骤：1.信息获取：这是模式识别的第一步，将对象转化为计算机可以运算的符号，也就是将事物所包含的各种信息通过采集转换成计算机能接受和处理的数据。

对于各种物理量，可以通过传感器将其转换成电信号，再由信号变换部件对信号的形式、量程等进行变换，最后经A/D采样转换成对应的数据值。

2.预处理：预处理环节通过各种滤波降噪措施，降低干扰的影响，增强有用的信息。

在此基础上，生成在分类上具有意义的各种特征。

预处理生成的特征可以仍然用数值来表示，也可以用拓扑关系、逻辑结构等其他形式来表示，分别用于不同的模式识别方法。

3.特征提取与选择：特征提取是将识别样本构造成便于比较、分析的描述量即特征向量。

特征选择是从已提取的特征中选择一部分特征作为建模的数据，以免特征的维数太大。

有时可采用某种变换技术，得到数目上比原来少的综合性特征用于分类，称为特征维数压缩，也成为特征提取。

4.分类器设计：分类器设计是通过训练过程将训练样本提供的信息变为判别事物的判别函数。

5.分类决策：分类决策是对样本特征分量按判别函数的计算结果进行分类，是模式识别的核心和难点。

其主要方法是计算待识别事物的属性，分析它是否满足是某类事物的条件。

满足这种数学式子与否就成为分类决策的依据。

此外，模式识别的方法主要有四类：数据聚类（用于非监督学习）、统计分类（用于监督学习）、结构模式识别（通过对基本单元判断是否符合某种规则）和神经网络（可同时用于监督或者非监督学习，通过模拟人脑，调节权重来实现）。

综上所述，模式识别的工作流程涵盖了从数据获取到分类决策的多个环节，每个环节都有其特定的任务和方法，共同构成了完整的模式识别过程。

模式识别1

1.模式：人类能用其感官直接或间接接收的外界信息称为模式，表现为具有时间和空间分布的信息。

广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果我们可以区别他们是否相同或相似，都可以称为模式。

2.模式类：模式所属的类别或同一类模式的总体。

3.模式识别：计算机实现人对各种事物或现象的分析、描述、判断、识别。

4.生物特征识别：通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定。

5.创新点：①用概率表示所有形式的不确定性②引入了“先验”与“后验”的概念6.先验概率：预先已知的或者可以估计的模式识别系统位于某种类型的概率7.后验概率：一个具体事物属于某种类别的概率8.创新点：①用概率表示所有形式的不确定性②引入了“先验”与“后验”的概念9.基于最小错误率贝叶斯决策的前提①要决策分类的类别数一定②每一类出现的先验概率已知，即P(w1)P(w2)已知③每一类的“类条件概率密度”已知，即P(x|w1)P(X|w2)已知10.决策面：如果按某种决策规则将空间分成若干个决策域，则将决策域的边界称为决策面11.Fisher准则的基本思想：把d维空间的所有样本投影到一条过原点的直线上，就能把维数压缩到1。

关键在于要找到这样一条最优的投影方向，使这些模式的投影能较好的区分开。

12.Fisher判别的基本准则：（1）两类样本投影的均值彼此间相距尽可能大（2）是同类样本投影彼此间尽可能密集13.近邻法：对待识别的模式向量，只要比较X与所有已知类别的样本之间的欧氏距离，并决策X与离它最近的样本同类。

14.K—近邻法：先找出X的k个近邻，这k 个近邻中，哪一类的样本数占优势，就将X 归为哪一类15.特征提取：通过映射的方法把高维的特征向量变换为低维的特征向量16.特征选择：从原始特征中挑选出一些最有代表性、分类性能好的特征以达到降低空间维数的目的17.人工神经元：是构成人工神经网络的最基本单元，是对生物神经元的模拟，具备生物神经元的部分特征。

模式识别应用举例

可解释性提高模式识别的可解释性，让用户更好地理解模型的工作原理和决策过程，也是未来发展的重要方向。
多模态融合将不同模态的数据进行融合，如图像、语音、文本等，以提高模式识别的性能和泛化能力。
隐私保护随着数据安全和隐私保护意识的提高，如何在保证用户隐私的同时实现模式识别将是未来的一个重要研究方向。
通过分析图像和传感器数据，自动驾驶车辆能够判断道路状况，如路面状况、道路宽度、坡度等，以便调整车辆行驶状态。
障碍物检测
利用传感器和雷达技术，自动驾驶车辆能够实时检测周围环境中的障碍物，如车辆、行人、自行车等，以便及时避让或采取相应措施。
行为预测与决策
预测其他车辆和行人的行为
通过分析道路上的交通参与者行为模式，自动驾驶车辆能够预测其他车辆和行人的下一步动作，以便提前做出决策。
路径规划与导航
根据目的地信息和实时交通状况，自动驾驶车辆能够规划出最优路径，并在行驶过程中进行实时调整。
紧急情况处理
在遇到紧急情况时，如前方发生事故或道路封闭，自动驾驶车辆能够快速做出判断，采取避让或绕行等措施。
控制与执行
车辆控制
自动驾驶车辆通过控制系统实现对车辆的精确控制，包括油门、刹车、转向等，以确保行驶过程
模式识别应用举例
目录
• 引言 • 模式识别在人脸识别中的应用 • 模式识别在语音识别中的应用 • 模式识别在医学诊断中的应用 • 模式识别在自动驾驶中的应用 • 总结与展望
01 引言
什么是模式识别
模式识别是人工智能领域的一个重要分支，它通过计算机技术对输入的数据进行分类和识别，从而实现对各种模式的自动识别和智能处理。
特征提取
短时傅里叶变换

模式识别实验报告实验一 BAYES分类器设计

P (i X )
P ( X i ) P (i )
P( X ) P( )
j 1 i i
c
j=1,…，x
(2)利用计算出的后验概率及决策表，按下面的公式计算出采取 ai ,i=1,…，a 的条件风险
R (a i X ) (a i , j ) P ( j X ) ,i=1,2,…,a
1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -5 正常细胞异常细胞后验概率分布曲线
后验概率
-4
-3
-2
-1 0 1 细胞的观察值
2
3
4
5
图 1 基于最小错误率的贝叶斯判决

最小风险贝叶斯决策风险判决曲线如图 2 所示，其中带*的绿色曲线代表异常细胞的条件风险曲线；另一条
光滑的蓝色曲线为判为正常细胞的条件风险曲线。根据贝叶斯最小风险判决准则，判决结果见曲线下方，其中“上三角”代表判决为正常细胞， “圆圈“代表异常细胞。各细胞分类结果： 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 其中，0 为判成正常细胞，1 为判成异常细胞
实验一 Bayes 分类器设计
【实验目的】
对模式识别有一个初步的理解，能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识，理解二类分类器的设计原理。
【实验原理】
最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行： (1)在已知 P (i ) ， P ( X i ) ，i=1,…，c 及给出待识别的 X 的情况下，根据贝叶斯公式计算出后验概率：
4 0
请重新设计程序，完成基于最小风险的贝叶斯分类器，画出相应的条件风险的分布曲线和分类结果,并比较两个结果。

03认知心理学-模式识别

“映象鬼”——对外部刺激信息进行编码，形成刺激模式的表象或映象。 “特征鬼”——从“映象鬼”得到的表象中搜索一定的特征，每个“特征鬼”都有其特定的功能和任务，它们只搜索和选择自己负责的那个特征，找到后就喊叫或标记出这种刺激特征及其数量。
“认知鬼”——每个“认知鬼”负责一个特殊的模式，它们在倾听“特征鬼”的喊叫中搜索自己负责的某个模式的有关特征，一旦发现有关特征，就会大喊大叫，发现的特征越多，喊叫声就越大。 “认知鬼”的喊叫声表明它们已经组合了某个字母。
四、自上而下加工和模式识别
1、背景和模式识别字词优势效应：识别一个字词中的字母，比识别一个单独的字母的
正确率要高。
客体优势效应：识别一个客体图形时，图形中的线段要优于识别
Байду номын сангаас
结
构不严的图形中的同一线段或单独的线段。
Word Superiority Effect
(Reicher, 1969; Wheeler, 1970)
刺激的大小。
* 谢夫里奇和奈塞尔根据特征匹配理论，设计了一套计算机程序让计算机识别，这些字母区别于人用手写的英文字母，结果计算机能够很好地完成这个任务。
“魔鬼城堡”模型（Pandemonium Model）（谢夫里奇）
“魔宫”里群居着许多“鬼”，他们分属于4个层次，每个层次的“
鬼”执行着某个特殊的任务，并依次工作，直到最终实现模式识别。
例：各种不同形状、型号的飞机，其原型是有2个翅膀的
长筒，机场停着的飞机和画里的飞机，尽管差异很大，但由于与脑中表征的原型相似，仍然能够被识
别出来。
换了发型的张老师仍然能被识别出。原型匹配理论的优点：减轻记忆负担，使人的模式识别活动更加灵活。缺点：没有非常具体和详细地描述刺激与原型之间的匹配过程。

模式识别理论

• K均值聚类法—K-means Clustering Method
• 模糊聚类法—Fuzzy clustering method • PCA投影分类法等等
主成分分析的数学与几何意义示意图
16个脑组织试样进行分析，在色谱图中
取多达156参量（可辨认的156个峰处的峰高），组成(16156)阶矩阵，通过将矩阵作主成分分解，分别求得对应于两个最大特征值的得分矢量t1和t2，并以t1和t2为投影轴作图，得到下图。其中正方形是有肿瘤的脑组织样，圆是正常脑组织样。
（3）对连接所得到的树进行检查，找到最小路径的边，将其割断就得到两类，如此继续分割，直至类数已达到所要分的类数。
• • •
缺点：未对训练点进行信息压缩，每判断一个点都要将其对所有已知点的距离计算一遍,工作量较大。
简化的KNN法—类重心法
将训练集中每类样本点的重心求出，然后判别未知样本点与各类样本点重心的距离。未知样本点距哪一类重心距离最近，即未知样本属于哪一类。
例：有两种地层，用7种指标的分析数据判别，先从已经准确判断的地层中各取 9个样本，测得的数据如下表：
x
x
ytΒιβλιοθήκη oyoy二维模式向一维空间投影示意图
（1)求解Fisher准则函数
~sW2
~sW21
~sW22
u(SW1
SW2 )u
uSWu
类间离差度为：
~sB2
(m~1
m~2
)2
(um1
um2
)(um1
um2
)
uSBu
J F (u)
(m~1 m~2 )2 ~sW21 ~sW22
• 只要找到相似关图的最大生成树，就可以根据最大生成树进行模糊聚类分析，其分类准则是：对于规定的阈值水平，路径强度大于的顶点可归为一类。

模式识别

一、概念解释：监督模式识别与非监督模式识别 1.监督模式识别：有一个已知样本集（集合中每个样本的类别已知，）作为训练样本集，通过挖掘先验已知信息来指导设计分类器，这种情况下建立分类器的问题属于监督学习问题，称作监督模式识别。

2.非监督模式识别：没有已知类别标签的训练数据可用，通过挖掘样本中潜在的相似性分类。

这种学习过程称为非监督模式识别。

在统计中常被称作聚类，所得到的类别也称作聚类。

由于没有已知类别标签的训练数据，在没有额外信息的情况下，采用不同的方法或不同的假定可能得到不同的结果，聚类结果仅是数学上的划分，对应的实际问题要结合更多专业知识进行解释。

二、聚类分析的基本思想；C-均值动态聚类算法的思想及步骤。

1.聚类分析的基本思想：聚类分析为无监督分类。

1>假设：对象集客观存在着若干个自然类；每个自然类中个体的某些属性具有较强的相似性。

2>原理：将给定模式分成若干组，组内的模式是相似的；组间各模式差别较大。

3>方法：a.根据待分类模式的属性或特征的相似程度进行分类，相似的模式归为一类，不相似的模式划到不同的类中，将待分类的模式或集分成若干个互不重叠的子集。

b.定义适当的准则函数、运用有关的数学工具、或利用有关统计的概念和原理进行分类。

2.C-均值思想：1>条件及约定：设待分类模式的特征矢量集为{},,.....12x x x N ，类的数目C 是事先取定的。

2>算法思想：取定C 个类别、选取C 个初始聚类中心，按最少距离原则，将各模式分配到C 类中的某一类，之后不断地计算类心和调整各模式的类别，最终使各模式到其判属类别中心的距离平方之和最小。

3.原理步骤：a.任选c 个模式的特征矢量作为初始聚类中心：()()()00012,,.....,,k =0C Z Z Z 令。

b.将待分类模式的特征矢量集{},,.....12x x x N 中的模式，逐个按最小距离原则分化给c 类中的某一类，即若()()()min ,1,2,...,k k dd i N ij ilj ==⎡⎤⎢⎥⎣⎦,则()1x i k l ω∈+，式中，()k d ij表示xi 和()k j ω的中心()k Z j 的距离。

什么是模式识别它的特点有哪些

什么是模式识别？它的特点有哪些？1. 引言模式识别是一种重要的信息处理技术，它在各个领域中得到广泛的应用。

本文将介绍模式识别的定义以及其特点，帮助读者更好地理解和应用这一技术。

2. 模式识别的定义模式识别是指从输入的数据中自动提取出一些规律和规则，将其归类或者进行识别的过程。

这些规律和规则可以是特征、模型、概念或者其他形式的表示。

模式识别不仅可以应用于图像、声音等传统领域，也可以应用于文本、时间序列等非传统领域。

3. 模式识别的特点3.1 自动化模式识别是一种自动化的过程，不需要人工干预。

它能够从大量的数据中自动提取出有用的信息，极大地提高了处理效率。

3.2 非确定性模式识别通常面临着非确定性的问题，即相同的模式在不同的环境和条件下可能会有不同的表现。

因此，模式识别的结果可能是不确定的，需要采用概率模型或者其他技术来进行处理。

3.3 多样性模式识别的模式和规律具有多样性。

一个模式可以有多种表现形式，而一个规律也可以从不同的角度进行描述。

因此，模式识别需要考虑到多样性，从多个角度对数据进行分析和处理。

3.4 鲁棒性模式识别需要具备一定的鲁棒性，即能够在面对噪声、失真等干扰时仍然能够准确地进行识别。

为了提高鲁棒性，可以采用特征选择、数据归一化等预处理方法。

3.5 可解释性模式识别的结果应该是可解释的，即能够被人理解和接受。

一个好的模式识别算法不仅要具备高的准确率，还需要能够解释为什么选择了这个结果。

3.6 学习能力模式识别系统应该具备学习能力，能够通过观察和分析数据，自动调整模型或者规则，从而提高准确率和鲁棒性。

通过学习，模式识别系统可以不断改进自身，适应不断变化的环境和数据。

4. 模式识别的应用模式识别在各个领域中都得到了广泛的应用。

以下是一些典型的应用场景：•图像识别：利用模式识别技术，可以实现人脸识别、车牌识别等任务。

•语音识别：模式识别可以用于语音识别、声纹识别等领域。

•文本分类：可以将文本数据进行分类，例如进行垃圾邮件过滤、情感分析等。

F模式识别1

F模式识别113第二章 F 模式识别一、模式识别问题例1 邮政编码识别问题识别：0，1，2，……，9关键：1）如何刻化，0，1，……，9（如何选取特征？）（区分）2）如何度量特征之间的相似性？二、F 集的贴近度 1．定义1 设)(,,X F C B A ∈，若映射[]1,0)()(:→⨯X F X F N满足条件：①),(),(A B N B A N =； ②0),(,1),(==φX N A A N ；③若CB A ⊆⊆，则),(),(),(C B N B A N C A N ∧≤。

则称),(B A N 为F 集A 与B 的贴近度。

N 称为)(X F 上的贴近度函数。

2．常用的贴近度（1）海明贴近度若{}n x x x X ,...,,21=，则∑=∆--=ni i i x B x A n B A N 1)()(11),(若R b a X ⊆=],[,则⎰---=∆badx x B x A ab B A N )()(11),(（2）欧几里得贴近度若{}n x x x X ,...,,21=，则2112))()((11),(⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=∑=∆ni i i x B x A n B A N若R b a X ⊆=],[,则212))()((11),(⎪⎭⎫ ⎝⎛---=⎰∆b a dx x B x A a b B A N（3）测度贴近度*设)(x A 、)(x B 是测度空间)),(,(μσX X 上可测函数，则可定义μμd x B A d x B A B A N XX ⎰⎰∆=))(())((),(1μμd x B x A d x B x A XX⎰⎰∨∧=∆))()(())()((⎰⎰⎰+=∆XXXd x B dX x A d x B A B A N μμ)()())((2),(2⎰⎰⎰+∧=∆XXXd x B dx x A d x B x A μμ)()())()((214μμd x B x A d x B x A B A N ⎰⎰∞+∞-+∞∞-∨∧=))()(())()((),(1⎰⎰⎰∞+∞-∞+∞-+∞∞-+∧=dxx B dx x A d x B x A B A N )()())()((2),(2μ例1 设[]100,0=X ，且⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤≤<≤-<≤=10060,16020 ,4020200,0)(x x x x x A ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤≤<≤-<≤=10080,00840 ,4080040,1)(x x x x x B 求测度贴近度),(1B A N 。

知觉(模式识别)

实验证据：
由点组成字母及其变形（Posner,1967）。 Reed(1972)人脸简图的归类实验。
证据：各种不同形状、型号的飞机，其原型是有2个翅膀的长筒，机场停着的飞机和画里的飞机，尽管差异很
大，但由于与脑中表征的原型相似，仍然能够被识
别出来。
换了发型的张老师仍然能被识别出。
原型匹配理论的优点：减轻记忆负担，使人的模式识别
刺激的大小。
* Selfridge和Neisser根据特征匹配理论，设计了一套计算机程序让计算机识别，这些字母区别于人用手写的英文字母，结果计算机能够很好地完成这个任务。
“魔鬼城堡”模型（Pandemonium Model）（ Selfridge ,1959）
“魔宫”里群居着许多“鬼”，他们分属于4个层次，每个层次的“ 鬼”执行着某个特殊的任务，并依次工作，直到最终实现模式识别。 “映象鬼”——对外部刺激信息进行编码，形成刺激模式的表象或映象。 “特征鬼”——从“映象鬼”得到的表象中搜索一定的特征，每个 “特征鬼”都有其特定的功能和任务，它们只搜索和选择自己负责的那个特征，找到后就喊叫或标记出这种刺激特征及其数量。
刺激信息最为吻合，就把该刺激信息确认为是与头脑中
的某个模板相同，模式得到识别。模式识别是刺激信息与脑中某个或某些模板产生最佳匹配的过程。
模板匹配理论的缺陷：

强调刺激信息与脑中模板的最佳匹配，如果刺激信息稍有变化，
就无法与模板最佳匹配，无法完成模式识别。

要求在长时记忆中存储无数个模板，会给记忆带来沉重负担，也会使人在识别事物时缺少灵活性。

成分识别理论的支持证据：
Biederman, Ju & Clapper(1985)向被试快速呈现

第1章模式识别绪论-西安电子科技大学

• 4. • 人工神经网络, 简称神经网络, 是由大量简单的处理单元广泛互连而成的复杂网络, 是在现代生物学研究人脑组织所取得的成果基础上提出的, 用以模拟人类大脑神经网络结构和行为。
• 模式识别的研究目标是利用计算机实现人类的识别能力, 而人对外界感知的主要生理基础就是神经系统。因此, 根据人脑生理结构构造而成的人工神经网络系统具有用于模式识别的理论和结构基础。事实上, 模式识别是人工神经网络最成功的应用领域之一。 • 神经网络模式识别主要利用人工神经网络的学习、记忆和归纳功能, 先根据训练样本, 训练分类器, 再利用分类器对待识别对象进行分类决策。
•图 1-3 统计模式识别系统的组成框图
• 2. • 对于较复杂的模式, 要对其充分描述需要很多数值特征, 以至过于复杂。结构模式识别采用一些比较简单的子模式组成多级结构, 来描述一个复杂模式。先将模式分解为若干个子模式, 子模式又分解为更简单的子模式, 依次分解, 直至在某个研究水平上不再需要细分。最后一级最简单的子模式称为模式基元, 要求基元的识别比识别模式本身容易得多。
• 1. • 统计模式识别把观察对象表达为一个随机向量(即特征向量), 将模式类表达为由有穷或无穷个具有相似数值特性的模式组成的集合。识别是从模式中提取一组特性的度量, 构成特征向量来表示模式, 然后通过划分特征空间的方式进行分类。统计模式识别适用于用较少特征就能描述观察对象的场合。
第1章模式识别绪论-西安电子科技大学
2020年7月23日星期四
•1.1 模式识别的基本概念
• 人们在日常生活中, 几乎时时在进行类识别活动。对于视觉而言, 眼睛收集外界信息传至大脑, 由大脑对所接收的视觉信息进行识别和理解。视觉信息识别是低层次的类识别, 例如, 当我们看见一只猫时, 很容易识别出猫这一动物的类别。而高层次的视觉理解, 是通过分析直观的观测结果得到更深层次的信息, 这对人的知识和素质有很强的依赖性。

模式识别1

模式识别上机作业[1]

模式识别系统的基本构成单元

模式识别作业题(1)

机器学习中的数据挖掘与模式识别(Ⅰ)

模式识别导论1

模式识别(PatternRecognition)

模式识别上机作业[1]

模式识别_作业1

统计模式识别的原理与方法

模式识别基本工作流程

模式识别1

模式识别应用举例

模式识别实验报告 实验一 BAYES分类器设计

03认知心理学-模式识别

模式识别理论

模式识别

什么是模式识别它的特点有哪些

F模式识别1

知觉(模式识别)

第1章模式识别绪论-西安电子科技大学

模式识别实验报告实验一 BAYES分类器设计