统计模式识别方法
统计模式识别 统计分类方法
统计模式识别统计分类方法
统计模式识别是一种常见的机器学习算法，用于对未知模式和统
计模式进行学习。
它可以使用模式的历史记录和观察结果来预测未来
模式的行为。
该技术也被称为统计分类，用于解决分类和分组问题，
其目的是根据现有的统计数据来评估一个特定的类别的可能性。
统计模式识别基于概率统计理论，可对数据进行分析并扩展到传
统模式识别范围之外，以解决复杂问题。
它可以用于分类多维数据，
识别新类别或模式，并帮助训练机器学习模型，使用有效的特征提取
和结构学习算法。
它提供一种新的方法，通过有效的表示和分类模型，来表示实体和相关的对象。
与其他分类算法相比，统计模式识别的有点是它'数据挖掘'的概念，在这种类型的模式识别中，模式数据是根据观察数据一直进行改
变的，没有预先定义模式及其功能，它根据具有可利用自学能力的方
法逐渐改善。
统计模式识别非常重要，因为它可以帮助我们找到自动化解决方
案来实现更多基于数据的智能分析和决策，从而增强分析模型的能力，例如，可以使用该技术识别股票市场及其他金融市场的模式变化，以
便于能够更高效地进行投资决定。
它也可以应用于诊断和分析少量样
本事件，进而对学习和决策进行调节和优化。
什么是模式识别模式识别的方法与应用
什么是模式识别模式识别的方法与应用模式识别是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
那么你对模式识别了解多少呢?以下是由店铺整理关于什么是模式识别的内容，希望大家喜欢!模式识别的简介模式识别(英语：Pattern Recognition)，就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
我们把环境与客体统称为“模式”。
随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。
信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。
对人类来说，特别重要的是对光学信息(通过视觉器官来获得)和声学信息(通过听觉器官来获得)的识别。
这是模式识别的两个重要方面。
市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。
人们在观察事物或现象的时候，常常要寻找它与其他事物或现象的不同之处，并根据一定的目的把各个相似的但又不完全相同的事物或现象组成一类。
字符识别就是一个典型的例子。
例如数字“4”可以有各种写法，但都属于同一类别。
更为重要的是，即使对于某种写法的“4”，以前虽未见过，也能把它分到“4”所属的这一类别。
人脑的这种思维能力就构成了“模式”的概念。
在上述例子中，模式和集合的概念是分未弄的，只要认识这个集合中的有限数量的事物或现象，就可以识别属于这个集合的任意多的事物或现象。
为了强调从一些个别的事物或现象推断出事物或现象的总体，我们把这样一些个别的事物或现象叫作各个模式。
也有的学者认为应该把整个的类别叫作模去，这样的“模式”是一种抽象化的概念，如“房屋”等都是“模式”，而把具体的对象，如人民大会堂，叫作“房屋”这类模式中的一个样本。
这种名词上的不同含义是容易从上下文中弄淸楚的。
模式识别是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。
随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。
(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。
[数学]模式识别方法总结
![[数学]模式识别方法总结](https://img.taocdn.com/s3/m/9bfe35a6a0116c175f0e484a.png)
假定有m个类别ω1, ω2, …, ωm的模式识别问题,
每类有Ni(i=1, 2, …, m)个样本, 规定类ωi的判别函数
为
gi (x) min x xik
i
k 1, 2,
, Ni
其中, xki表示第i类的第k个元素。 判决准则: gi (x) ，则x∈ω 若 g j (x) i min j 1,2, , m
定义Fisher线性判决函数为
( 1 2 )2 J F (w ) S1 S2
分子反映了映射后两类中心的距离平方,
该值越大, 类间可
分性越好;
分母反映了两类的类内离散度,
从总体上来讲,
其值越小越好;
JF(w)的值越大越好。 使JF(w)达到最大值的w即为最
在这种可分性评价标准下,
如果P(ω1|x)<P(ω2|x), 则判决x属于ω2;
如果P(ω1|x)=P(ω2|x), 则判决x属于ω1或属于ω2。
这种决策称为最大后验概率判决准则, 也称为贝叶斯 (Bayes)判决准则。 假设已知P(ωi)和p(x|ωi)(i=1, 2, …, m), 最大后验概率判 决准则就是把样本x归入后验概率最大的类别中, 也就是,
0
Sigmoid (a) 取值在(0, 1)内; (b) 取值在(－1, 1)内
神经网络结构 神经网络是由大量的人工神经元广泛互连而成 的网络。 根据网络的拓扑结构不同, 神经网络可分
R( j | x) ( j , i ) P(i | x)
i 1 m
最小风险贝叶斯判决准则: 如果
R( k | x) min R( j | x)
j 1, 2 ,, m
使用人工智能开发技术进行模式识别的方法
使用人工智能开发技术进行模式识别的方法引言：随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习和模式识别成为了研究热点。
人们意识到，通过使用人工智能开发技术，可以帮助从大量的数据中提取有用的信息和模式。
本文就将介绍一些使用人工智能进行模式识别的方法。
一、传统模式识别方法在了解使用人工智能进行模式识别的方法之前，我们可以先了解一下传统的模式识别方法。
传统模式识别方法主要包括统计模式识别和基于特征的模式识别。
1. 统计模式识别统计模式识别是通过对样本数据的统计分析，来确定模式的类别和属性。
其中，常用的方法包括贝叶斯分类器、最近邻分类器和聚类算法等。
然而，传统的统计模式识别方法存在着参数设定困难、效率低下和对样本数据要求较高等问题。
2. 基于特征的模式识别基于特征的模式识别方法是通过对样本数据的特征进行提取和选择，来确定模式的类别和属性。
其中，常用的方法包括主成分分析、线性判别分析和支持向量机等。
尽管基于特征的模式识别方法在一定程度上解决了参数设定困难的问题，但它们仍然面临着特征提取和选择的复杂性。
二、深度学习在模式识别中的应用深度学习作为一种人工智能技术，近年来在模式识别中得到广泛应用。
它通过模拟人脑神经网络的工作原理，学习和提取数据中的高级特征，从而实现更准确的模式识别。
深度学习的核心是神经网络模型（Neural Network Model）。
神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，每个神经元将输入的信号传递给下一层。
通过调整神经网络中的连接权值，使得网络能够从输入数据中提取更高级的特征。
深度学习中的常用模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。
CNN主要用于图像、语音等具有拓扑结构的数据的模式识别，而RNN主要用于序列型数据（如时间序列）的模式识别。
三、人工神经网络的训练方法人工神经网络的训练是指通过调整神经网络中的连接权值，使得网络能够准确地识别模式。
模式识别在工业自动化中的应用
模式识别在工业自动化中的应用工业自动化是指通过自动化设备和技术手段实现对工业生产过程中各种物理、化学、生物过程的自动控制。
近年来，随着计算机技术和人工智能的迅速发展，模式识别在工业自动化领域中的应用日益广泛。
本文将探讨模式识别在工业自动化中的应用背景、主要方法和前景展望。
一、应用背景工业自动化生产过程中常涉及大量的数据，包括传感器采集的物理量、生产线上的图像和视频等等。
这些数据通常非常复杂，很难通过传统的手动分析方法进行有效处理。
而模式识别作为一种强大的数据处理工具，可以帮助工业自动化系统实现高效的数据分析和异常检测。
二、主要方法1. 统计模式识别：统计模式识别是一种基于概率统计原理的模式识别方法。
通过分析和建模数据的概率分布，可以对未知数据进行分类、聚类和异常检测等操作。
在工业自动化中，统计模式识别常用于故障检测和质量控制等领域。
2. 机器学习：机器学习是一种通过训练数据来学习和建立模型，并通过已学习的模型对新数据进行分类、预测和决策的方法。
在工业自动化中，机器学习被广泛应用于生产线上的监测和控制、生产计划优化等方面。
例如，利用机器学习算法可以构建预测模型，准确预测材料消耗和产品质量等指标，帮助企业进行生产计划的优化和资源的合理配置。
3. 深度学习：深度学习是机器学习的一种分支，通过构建深层神经网络模型，实现对复杂非线性问题的高效处理。
在工业自动化中，深度学习被广泛应用于图像和视频处理、声音识别等方面。
例如，利用深度学习算法可以实现图像识别技术，对生产过程中的缺陷进行自动检测和分类，大大提高了产品质量的稳定性和生产线的效率。
三、前景展望随着工业自动化技术的不断发展和深化，模式识别在工业自动化中的应用前景非常广阔。
首先，工业生产过程中的数据量和复杂度会不断增加，对高效的数据处理和分析提出更高要求，而模式识别技术正好可以满足这一需求。
其次，随着人工智能技术的进一步突破，模式识别算法和模型的性能将大幅提升，对更广泛的工业场景进行应用也将变得更加可行和有效。
3.3识别与解释
x2 花瓣宽 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 1 2 3 4 5 6 7 x1 花瓣长 多毛的 维吉尼亚 多色的
3.3.1 模式与模式类
3 . . . . 3 识 别 与 解 释 –模式特征向量举例：分析 模式特征向量举例： 模式特征向量举例
一般特征向量的选择方法
– 尽量不选择带噪声和相关度高的特征 – 先选择一组直觉上合理的特征，然后逐渐减少到最佳 先选择一组直觉上合理的特征，
3.3.1 模式与模式类
3 . . . . 3 识 别 与 解 释 2)模式串 2)模式串 用于以对象特征的结构或空间关系作为 模式的识别 –模式串举例：梯状的模式 模式串举例： 模式串举例
3.3.2统计模式识别 统计模式识别
3 3 识 别 与 解 释
3. 分类器
–最小距离分类器 最小距离分类器 以蝴蝶花的例子为例： 以蝴蝶花的例子为例：
为多色（ 和多毛（ 的两种蝴蝶花， （1）为多色（w1）和多毛（w2 ）的两种蝴蝶花， 确定两个原形 或称模板） 原形（ 确定两个原形（或称模板）m1和m2 对于一个未知模式向量x 判断x （2 ） 对于一个未知模式向量x ， 判断 x与 m1 和m2 的 距离， 如果与m 的距离小于与m 的距离， 距离 ， 如果与 m1 的距离小于与 m2 的距离 ， 则 x 属 否则属于w 于w1，否则属于w2 。
a
S(1) S->aA A(2) A->bS A(3) A->b
a b
b
a b a b
3.3.1 模式与模式类
3 3 识 别 与 解 释 3)模式树 3)模式树
以分层目录结构排序的模式类， 以分层目录结构排序的模式类，一般多采用树结构
统计模式识别简介
监督参数统计法
• KNN法（ K最近邻法） • Fisher判别分析法
K最近邻法
• KNN法，也称K最近邻法，是模式识别的标准算法之一。 • 其基本原理是先将已经分好类别的训练样本点“记入” 多维空间中，然后将待分类的未知样本也记入空间。考 察未知样本的K个近邻，若近邻中某一类样本最多，则 可以将未知样本也判为该类。在多维空间中，各点间的 距离通常规定为欧几里得空间距离。KNN法的好处是它 对数据结构没有特定的要求，只要用每个未知点的近邻 属性类来判别就行了；KNN法也不需要训练过程。KNN 法的一个缺点就是它没有对训练点作信息压缩，因此每 判断一个新的未知点都要将所有对已知点的距离全部算 一遍，计算工作量较大。一种简化的算法称为类重心法， 即将训练中每类样本点的重心求出，然后判别未知样本 点与各类的重心的距离；未知样本与哪一类重心距离最 近，
最小风险贝叶斯判别准则
• • 在实际工作中，有时仅考虑错误率最小是 不够的。要引入比错误率更广泛的概念— 风险、损失。 • 如果在采取每一决策时，其条件风险都最 小，则对所有的x作决策时，其平均（期望 风险）也最小。称为最小风险的贝叶斯决 策。
• 在决策理论中，称所采取的决定为决策或 行动。每个决策或行动都会带来一定的损 失。该损失用λ表示，它是与本该属于wi但 采取的决策为αj所造成的损失有关。由此定 义损失函数为λ（αj| wi）=λij(i,j=1,2, …,R)。 对样本X属于wi,有贝叶斯公式已知后验概率 为P(wi|X)
• 假使在特征空间中规定某种距离度量，从直观 上看，两点之间的距离越小，它们所对应的模 式就越相似。在理想的情况下，不同类的两个 模式之间的距离要大于同一类的两个模式之间 的距离，同一类的两点间连接线上各点所对应 的模式应属于同一类。一个畸变不大的模式所 对应的点应紧邻没有畸变时该模式所对应的点。 在这些条件下，可以准确地把特征空间划分为 同各个类别相对应的区域。在不满足上述条件 时，可以对每个特征向量估计其属于某一类的 概率，而把有最大概率值的那一类作为该点所 属的类别。
几种统计模式识别方案的比较
几种统计模式识别方案的比较摘要：模式识别是对表征事物或现象的各种形式的（数值的，文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以达到对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的目的，是信息科学和人工智能的重要组成部分。
而统计决策理论是处理模式分类问题的基本理论之一，它对模式分析和分类器的设计有着实际的指导意义。
本文归纳总结了统计模式识别的不同方案的详细性能，比较了它们的原理、算法、属性、应用场合、错误率等。
关键词：统计模式识别贝叶斯决策方法几何分类法监督参数统计法非监督参数统计法聚类分析法Comparison of Several Kinds of Statistical Pattern Recognit ion SchemesAbstract: Pattern recognition deals with and analyses the i nformation which signify all kinds of things and phenomena (number values, Characters and logic relation), in order to describe, recognize, classify and interpret them. It is on e of the important parts of information science and artific ial intelligence. While statistical pattern recognition is one of the basics theory of classifying and is real directi ve significance in analyzing and classifying of pattern. Wesum up the detailed performance of summarizing different s chemes which counts the pattern recognition in this text, C ompare their principle, algorithm, attribute, using occasio n, etc.1引言模式识别诞生于20世纪20年代，随着40年代计算机的出现，50年代人工智能的兴起，模式识别在60年代初迅速发展成为一门学科。
字符识别方法归纳
字符识别一、理论1.结构模式识别：根据字符结构特征进行识别，可用来识别汉字，但抗干扰能力差。
可用来识别少量和简单的字符，如数字。
2.统计模式识别：其要点是提取待识别模式的的一组统计特征，然后按照一定准则所确定的决策函数进行分类判决。
常见的统计模式识别方法有：(1) 模板匹配。
模板匹配并不需要特征提取过程。
字符的图象直接作为特征，与字典中的模板相比，相似度最高的模板类即为识别结果。
这种方法简单易行，可以并行处理；但是一个模板只能识别同样大小、同种字体的字符，对于倾斜、笔划变粗变细均无良好的适应能力。
(2)利用变换特征的方法。
对字符图象进行二进制变换(如Walsh, Hardama变换)或更复杂的变换(如Karhunen-Loeve, Fourier,Cosine，Slant变换等)，变换后的特征的维数大大降低。
但是这些变换不是旋转不变的，因此对于倾斜变形的字符的识别会有较大的偏差。
二进制变换的计算虽然简单，但变换后的特征没有明显的物理意义。
K-L变换虽然从最小均方误差角度来说是最佳的，但是运算量太大，难以实用。
总之，变换特征的运算复杂度较高。
(3)投影直方图法。
利用字符图象在水平及垂直方向的投影作为特征。
该方法对倾斜旋转非常敏感，细分能力差。
(4)几何矩(Geometric Moment)特征。
M. K. Hu提出利用矩不变量作为特征的想法，引起了研究矩的热潮。
研究人员又确定了数十个移不变、比例不变的矩。
我们都希望找到稳定可靠的、对各种干扰适应能力很强的特征，在几何矩方面的研究正反映了这一愿望。
以上所涉及到的几何矩均在线性变换下保持不变。
但在实际环境中，很难保证线性变换这一前提条件。
(5)Spline曲线近似与傅立叶描绘子(Fourier Descriptor)。
两种方法都是针对字符图象轮廓的。
Spline曲线近似是在轮廓上找到曲率大的折点，利用Spline曲线来近似相邻折点之间的轮廓线。
而傅立叶描绘子则是利用傅立叶函数模拟封闭的轮廓线，将傅立叶函数的各个系数作为特征的。
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”。
统计模式识别方法
统计模式识别方法在模式识别中，有许多不同的方法和技术可以用于统计模式识别。
这些方法可以分为监督学习和无监督学习的两大类。
监督学习是指在训练数据中标记了类别或标签的情况下进行模式识别。
常用的监督学习方法包括：1. 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）：通过在输入空间上建立一个超平面来划分不同类别的样本。
2. k最近邻算法（k-Nearest Neighbors，k-NN）：通过比较新样本与训练样本的相似度来确定新样本的类别。
3. 决策树（Decision Trees）：以树的形式表示模式识别的决策规则，并以此来分类新的样本。
4. 随机森林（Random Forest）：将多个决策树组合起来进行模式识别，提高分类的准确性。
无监督学习是指在没有标签或类别信息的情况下进行模式识别。
常用的无监督学习方法包括：1. 聚类分析（Cluster Analysis）：将数据集划分为不同的簇，每个簇内的样本具有较高的相似性。
2. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）：通过线性变换将原始数据映射到低维空间，以便于可视化或降低计算复杂度。
3. 非负矩阵分解（Nonnegative Matrix Factorization，NMF）：将非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积，以便发现数据的潜在结构。
4. 混合高斯模型（Gaussian Mixture Models，GMM）：通过拟合多个高斯分布来描述数据集的分布情况。
此外，还有许多其他的统计模式识别方法，如神经网络、贝叶斯分类、隐马尔可夫模型等，它们在不同的场景和问题中有不同的适用性和优势。
在实际应用中，常常需要根据具体需求选择最合适的模式识别方法。
模式识别的主要方法
模式识别是人工智能的一个重要应用领域，其方法主要包括以下几种：
统计模式识别：基于统计原理，利用计算机对样本进行分类。
主要方法有基于概率密度函数的方法和基于距离度量的方法。
结构模式识别：通过对基本单元（如字母、汉字笔画等）进行判断，是否符合某种规则来进行分类。
这种方法通常用于识别具有明显结构特征的文字、图像等。
模糊模式识别：利用模糊集合理论对图像进行分类。
这种方法能够处理图像中的模糊性和不确定性，提高分类的准确性。
人工神经网络：模拟人脑神经元的工作原理，通过训练和学习进行模式识别。
常见的神经网络模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
支持向量机（SVM）：通过找到能够将不同分类的样本点最大化分隔的决策边界来进行分类。
SVM在处理高维数据和解决非线性问题时具有较好的性能。
决策树：通过树形结构对特征进行选择和分类。
决策树可以直观地表示分类的决策过程，但易出现过拟合问题。
集成学习：通过构建多个弱分类器，并将其组合以获得更强的分类性能。
常见的集成学习方法有bagging、boosting等。
在实际应用中，根据具体任务的需求和数据特点，可以选择适合的模式识别方法。
同时，也可以结合多种方法进行综合分类，以提高分类的准确性和稳定性。
模式识别演示第1章
说请 出你 左把 右每 两组 组六 的个 不样 同本 分 为 左 右 两 组
.
..
P8. 图3. 两类材料灰度分布图
三.模式识别方法及分类
• 1. 统计决策法建立在概率论与数理统计基础上。 它用特征向量描述模式。不同模式用不同条件 概率分布表示，然后判决未知模式属于哪一种 分布。 • 2. 句法结构法的理论基础是形式语言。它用符 号串、树、图来描述模式。同一类模式用一种 句法规则（文法律）表示被识符号串之间的联 系。然后判别未知模式属于哪一种句法规则， 从而实现分类。
第七章 模式识别理论在故障诊断技术中的应用
一 统计识别 二 模糊诊断 三 故障诊断专家系统
第八章二维图象的特征提取和识别
一 二 三 四 五 引言 数字化图象的获取 边识别及其实际意义 (一)模式和模式识别—Pattern Recognition 模式:是供模仿用的完美无缺的标本.
四
五 非参数方法 (1）非参数估计基本方法 (2）Parzen窗估计法 (3）k近邻法 六 几何分类法（判别函数法） (1）几何分类的基本概念 (2）线性判别函数与分类方法 (3）非线性判别函数与分类方法 (4）模板匹配法 七 聚类分析 (1）模式相似性与距离度量 (2）聚类分析的基本方法 (3）近邻函数法 (4）分级聚类法 (5）动态聚类法 第三章 句法模式识别 一 形式语言基本概念 二 模式的文法表示方法 三 用句法分析作模式识别 (1）自动机技术 (2）CYK算法
• 人类是通过学习和思维，获得模式识别能力。 • 对用于模式识别的机器（或计算机）来说，也 有一个学习训练过程。
• 给模式识别系统输入一定数量的学习样本，经 过特征提取后，按一定学习规则（例如分错率 最小）完成训练过程，归纳出分类器进行分类 的准则（即分类器设计）。于是，机器就学会 了模式识别 .(图2,下页)
统计模式识别方法在录井油气评价中的应用
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第 ３卷 第 ３期
杠 红 等 ：统 计 模 式 识别 方 法 在 录 井 油 气 评价 中 的 应 用
色 、岩性 、荧 光湿 照颜 色及 含 量 、干 照颜色 及含 量 、喷 照颜 色 及 含 量 、 系列 对 比） ；另外 ，在 实 际应 用
中 ，还选 用 ９个烃 组 分 比值 作 为 特 征 参 数 ，它 们 是 ３个 Ｐ Ｘ ，Ｒ 比值 法 用 参 数 （ Ｃ ，Ｃ ／ ＩＬ Ｅ Ｃ ／ 。 Ｃ ，Ｃ ／ Ｃ ） 个 ３ 法 用参 数 （ Ｈ一 ∑Ｃ— Ｃ ／ ，３ Ｈ Ｗ １ ∑Ｃ，Ｂ Ｈ一 （ １ ： Ｃ ＋（ ）／（ ４ ，Ｃ — Ｃ ／ 和 ３个三 ２ Ｃ ＋Ｃ ） Ｈ ｃ ） 角 形坐标 比值 法用 参数 （ 。 ∑Ｃ，Ｃ ／ Ｃ／ 。 ∑Ｃ，ｎ Ｅｃ） Ｃ／ 。上 述 ３种方 法 就 是 传统 的 图 版 解 释法 。这 样
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长江大学学报 （ 自科 版 ） ２０ 年 ９ 第 ３ 第 ３ 理工卷 ０６ 月 卷 期 Ｊ ｕｎ ｌ ｆ ａ ｇｚ ｎｖｒ ｔ Ｎ ｔ ｃ Ｅ ｉ Ｓ ｐ ２ ０ ．Ｖｏ． ｏ ３Ｓｉ Ｅ ｇ ｏｒ ａ ｏ ｎｔｅＵ ｉ ｓ ｙ（ ａ ｉ ｄｔ Ｙ ｅｉ Ｓ ） ｅ ．０ ６ １３Ｎ ． ｃ ＆ ｎ Ｖ
统计模 式识别方法和步骤
１１ 录井 参数 选择 和数 据 降维 映射 方法 ． 为了选 择有 效 的特 征 ，需 要 进行 特 征参数 的 筛选 。特 征选择 通 常包 括 两方 面 的内容 ：一 是对单 个 特
统计分析的模式识别
统计分析的模式识别在当今数字化的时代，数据如同海洋一般浩瀚，而如何从这海量的数据中提取有价值的信息，成为了各个领域都面临的重要课题。
统计分析作为一种强大的工具，在其中发挥着关键作用。
而模式识别则是统计分析中的一个重要分支，它能够帮助我们发现数据中的隐藏规律和结构。
那么，什么是统计分析的模式识别呢？简单来说，它是通过对数据的收集、整理、分析和解释，来识别出数据中存在的模式、趋势和关系。
这种模式可能是数值上的规律，也可能是图形上的特征，甚至是事件发生的频率分布。
举个例子，假设我们有一家电商企业，每天都会产生大量的销售数据，包括商品的种类、销售数量、销售时间、客户的地域分布等等。
通过统计分析的模式识别，我们可以发现某些商品在特定季节的销售会大幅增加，或者某些地区的客户对特定类型的商品有着更高的购买倾向。
这些发现对于企业的库存管理、营销策略制定都具有重要的指导意义。
模式识别在统计分析中之所以重要，是因为它能够帮助我们从复杂的数据中快速获取有用的信息。
如果没有模式识别的方法，我们面对的将是一堆杂乱无章的数据，很难从中得出有意义的结论。
而通过运用合适的统计技术和算法，我们能够将数据进行分类、聚类、预测等操作，从而揭示出其中隐藏的模式。
在进行统计分析的模式识别时，数据的质量至关重要。
如果数据存在错误、缺失或者不准确的情况，那么得出的模式和结论很可能是错误的。
因此，在收集数据的过程中，我们需要确保数据的完整性和准确性。
同时，对于异常值和离群点，我们也需要进行合理的处理，不能简单地将其忽略，因为它们有时也可能包含着重要的信息。
常用的统计分析模式识别方法有很多，比如回归分析、聚类分析、判别分析等。
回归分析可以帮助我们研究变量之间的线性或非线性关系，例如预测销售额与广告投入之间的关系。
聚类分析则可以将数据对象按照相似性划分为不同的组，比如将客户分为不同的消费群体。
判别分析则可以根据已知的分类情况，对新的数据进行分类预测。
概述-模式识别的基本方法
三、模糊模式识别
模式描述方法： 模糊集合 A={(a,a), (b,b),... (n,n)}
模式判定： 是一种集合运算。用隶属度将模糊集合划分
为若干子集， m类就有m个子集，然后根据择近原 则模糊统计法、二元对比排序法、推理法、
模糊集运算规则、模糊矩阵 主要优点：
由于隶属度函数作为样本与模板间相似程度的度量， 故往往能反映整体的与主体的特征，从而允许样本有 相当程度的干扰与畸变。 主要缺点： 准确合理的隶属度函数往往难以建立，故限制了它的 应用。
10
四、人工神经网络法
模式描述方法： 以不同活跃度表示的输入节点集（神经元）
模式判定： 是一个非线性动态系统。通过对样本的学习
理论基础：概率论，数理统计
主要方法：线性、非线性分类、Bayes决策、聚类分析
主要优点：
1）比较成熟
2）能考虑干扰噪声等影响
3）识别模式基元能力强
主要缺点：
1）对结构复杂的模式抽取特征困难
2）不能反映模式的结构特征，难以描述模式的性质
3）难以从整体角度考虑识别问题
3
二、句法模式识别
模式描述方法： 符号串，树，图
概述－模式识别的基本方法
一、统计模式识别 二、句法模式识别 三、模糊模式识别 四、人工神经网络法 五、人工智能方法
1
一、统计模式识别
模式描述方法： 特征向量 x
( x1 ,
x2 ,,
xn
)
模式判定：
模式类用条件概率分布P(X/i)表示,m类就有 m个分布，然后判定未知模式属于哪一个分布。
2
一、统计模式识别
12
五、逻辑推理法（人工智能法）
模式描述方法： 字符串表示的事实
模式识别
模式识别模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。
模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种定义1：借助计算机，就人类对外部世界某一特定环境中的客体、过程和现象的识别功能(包括视觉、听觉、触觉、判断等)进行自动模拟的科学技术。
所属学科：测绘学（一级学科）；摄影测量与遥感学（二级学科）定义2：一类与计算机技术结合使用数据分类及空间结构识别方法的统称。
所属学科：地理学（一级学科）；数量地理学（二级学科）定义3：昆虫将目标作为一幅完整图像来记忆和识别。
所属学科：昆虫学（一级学科）；昆虫生理与生化（二级学科）定义4：主要指膜式识别受体对病原体相关分子模式的识别。
所属学科：免疫学（一级学科）；概论（二级学科）；免疫学相关名词（三级学科）模式识别研究内容：模式还可分成抽象的和具体的两种形式。
前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。
我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。
模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,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、生物学家和神经生理学家的研究内容,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。
应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。
数据分析中的模式识别和异常检测方法
数据分析中的模式识别和异常检测方法数据分析已经成为当今社会中不可或缺的重要工具，它可以被应用于各个领域，例如金融、医学、交通、能源等等。
而在进行数据分析的过程中，模式识别和异常检测方法则成为了常用的两种技术，因为它们可以帮助分析人员更加深入地了解数据的本质和规律。
下面我们将分别介绍这两种方法。
一、模式识别方法模式识别方法是一种用于分类和预测的技术，它的基本思想是将数据根据某种特定的标准分为不同的类别，或者通过数据中的分布规律来预测未来的趋势。
其中常用的方法有K-Means、K-NN、SVM、决策树等。
下面我们详细介绍其中的两种方法。
1.1 K-MeansK-Means是一种聚类算法，它主要是通过将数据分为不同的组来发现潜在的模式。
这种算法首先需要确定聚类的数量，然后将数据中的每个点分配到最近的聚类中心，然后重新计算每个聚类中心的位置，重复以上步骤，直到找到最佳的聚类中心和聚类数量。
K-Means的优点是运算速度快，可以处理大量的数据，并且可以将数据有效地划分为不同的类别。
缺点是对初值敏感，需要多次运算来寻找最佳的聚类中心，而且聚类数量需要提前确定。
1.2 SVMSVM（Support Vector Machine）是一种具有二分类和多分类能力的监督学习算法，它可以通过寻找最优的超平面来对数据进行分类。
在SVM中，数据被映射到高维空间，然后用一个超平面将不同的类别分开，从而实现分类的目的。
SVM的优点是可以处理线性和非线性问题，并且在处理高维数据时效果较好。
另外，在训练过程中可以调整惩罚参数和核函数等参数来获得更好的分类效果。
缺点是对数据中的异常点比较敏感，对于数据量较大的情况可能存在运算速度较慢的问题。
二、异常检测方法异常检测方法是一种通过分析数据中的偏差和异常值来识别可能存在的异常情况的技术。
常见的方法有统计学方法、机器学习方法和地理信息系统方法等。
下面我们简要介绍其中的两种方法。
2.1 统计学方法统计学方法是一种使用统计模型来识别异常值的方法。
常见的模式识别方法
常见的模式识别方法一、引言在现代科技的推动下，模式识别技术已经广泛应用于各个领域，如图像识别、语音识别、文本分类等。
模式识别是指通过对已知模式的学习和分类，来识别新的、未知模式的技术。
在这篇文章中，我们将介绍一些常见的模式识别方法，并对其原理和应用进行简要概述。
二、特征提取特征提取是模式识别的关键步骤之一，其目的是从原始数据中提取出能够代表模式的特征。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部二值模式（LBP）等。
PCA 通过线性变换将高维数据映射到低维空间，以保留原始数据中的主要信息。
LDA则是通过最大化类间散布矩阵和最小化类内散布矩阵的方式，进行特征投影，以达到最佳分类效果。
LBP是一种用于纹理分析的特征描述子，通过计算像素点与其周围像素点之间的灰度差异，来描述图像的纹理信息。
三、分类方法在特征提取之后，接下来需要将提取到的特征用于分类。
常见的分类方法有K最近邻算法（KNN）、支持向量机（SVM）和决策树等。
KNN算法是一种基于实例的学习方法，通过计算待分类样本与训练样本之间的距离，来确定其所属类别。
SVM是一种基于统计学习理论的分类方法，通过在特征空间中找到一个最优的超平面，来将不同类别的样本分开。
决策树是一种基于递归分割的分类方法，通过对特征空间进行划分，以达到最佳的分类效果。
四、聚类方法聚类是一种无监督学习方法，其目的是将数据集划分为若干个组，使得组内的样本相似度高，组间的样本相似度低。
常见的聚类方法有K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。
K均值聚类将数据集划分为K个簇，通过计算样本与簇中心之间的距离，将样本分配到距离最近的簇中。
层次聚类是一种自底向上的聚类方法，通过计算样本之间的相似度，不断合并最相似的样本或簇，最终形成一个完整的聚类树。
密度聚类是一种基于密度的聚类方法，通过计算样本周围的密度，来确定样本所属的簇。
五、神经网络神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构的计算模型，其应用于模式识别可以取得很好的效果。
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统计模式识别方法
在嗅觉模拟技术领域中，模式识别问题就是由气敏传感器阵列的测量空间向被测对象的的分类或分级空间转化的问题。
由于这种模式空间的变化对识别或鉴别结果有着较大的影响，因此模式识别算法的研究和讨论始终较为活跃，各种模式识别方法层出不穷，有力推动了嗅觉模拟技术的应用进程。
下面介绍几种常用的统计模式识别方法。
1统计模式识别概述
统计方法，是发展较早也比较成熟的一种方法。
被识别对象首先数字化，变换为适于计算机处理的数字信息。
一个模式常常要用很大的信息量来表示。
许多模式识别系统在数字化环节之后还进行预处理，用于除去混入的干扰信息并减少某些变形和失真。
随后是进行特征抽取，即从数字化后或预处理后的输入模式中抽取一组特征。
所谓特征是选定的一种度量，它对于一般的变形和失真保持不变或几乎不变，并且只含尽可能少的冗余信息。
特征抽取过程将输入模式从对象空间映射到特征空间。
这时，模式可用特征空间中的一个点或一个特征矢量表示。
这种映射不仅压缩了信息量，而且易于分类。
在决策理论方法中，特征抽取占有重要的地位，但尚无通用的理论指导，只能通过分析具体识别对象决定选取何种特征。
特征抽取后可进行分类，即从特征空间再映射到决策空间。
为此而引入鉴别函数，由特征矢量计算出相应于各类别的鉴别函数值，通过鉴别函数值的比较实行分类。
统计模式识别的技术理论较完善，方法也很多，通常较为有效，现已形成了一个完整的体系。
尽管方法很多，但从根本上讲，都是利用各类的分布特征，即直接利用各类的概率密度函数、后验概率等，或隐含地利用上述概念进行识别。
其中基本的技术为聚类分析法、判别类域代数界面法、统计决策法、最邻近法等。
在聚类分析中，利用待分类模式之间的“相似性”进行分类，较相似的作为一类，较不相似的作为另外一类。
在分类过程中不断地计算所划分的各类的中心，一个待分类模式与各类中心的距离作为对其分类的依据。
这实际上在某些设定下隐含地利用了概率分布概念，因常见的概率密度函数中，距期望值较近的点概密值较大。
该类方法的另一种技术是根据待分类模式和已指判出类别的模式的距离来确定其判别，这实际上也是在一定程度上利用了有关的概念。
判别类域界面法中，用已知类别的训练样本产生判别函数，这相当于学习或训练。
根据待分类模式
代入判别函数后所得值的正负来确定其类别。
判别函数提供了相邻两类判别域的界面，其也相应于在一些设定下两类概密函数之差。
在统计判决中，在一些分类识别准则下严格地按照概率统计理论导出各种判决规则，这些判决规则可以产生某种意义上的最优分类识别结果。
这些判决规则要用到各类的概率密度函数、先验概率或后验概率。
这可以通过训练样本对未知概率密度函数中的参数进行估计，或对未知的概密函数等进行逼近而估计他们。
在最邻近法中，是根据待分类模式的一个或k 个近邻样本的类别而确定其类别。
2 主成分分析方法
主成分分析是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，也是一种古老的多元统计分析技术。
它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。
计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。
给定 n 个变量的m 个观察值，形成一个 n x m 的数据矩阵，n 通常比较大。
对于一个由多个变量描述的复杂事物，人们难以认识，那么是否可以抓住事物主要方面进行重点分析呢？如果事物的主要方面刚好体现在几个主要变量上，我们只需要将这几个变量分离出来，进行详细分析。
但是，在一般情况下，并不能直接找出这样的关键变量。
这时我们可以用原有变量的线性组合来表示事物的主要方面,PCA 就是这样一种分析方法。
PCA 的目标是寻找 r （r<n ）个新变量，使它们反映事物的主要特征，压缩原有数据矩阵的规模。
每个新变量是原有变量的线性组合，体现原有变量的综合效果，具有一定的实际含义。
这r 个新变量称为“主成分”，它们可以在很大程度上反映原来n 个变量的影响，并且这些新变量是互不相关的，也是正交的。
通过主成分分析，压缩数据空间，将多元数据的特征在低维空间里直观地表示出来。
例如，将多个时间点、多个实验条件下的基因表达谱数据（N 维）表示为3维空间中的一个点，即将数据的维数从 N R 降到 3R 。
PCA 的算法步骤
设相关矩阵为Rp×p ，求特征方程0=-i R λ，其解为特征根λi 将解由小到大进行排序为：
1. 求样本数据矩阵X 的协方差矩阵。
2. 求协方差矩阵
的特征值，并按降序排列， 如 3. 求对应于各特征值的单位特征向量 , ,…, 并作相应的主
轴。
120
p λλλ≥≥≥>∑∑120p λλλ≥≥≥>2u 1u
4. 按下式计算某个特征值的贡献率 :
5. 根据各特征值贡献率的大小，依次选取所需要的第一主轴，第二主轴，
直至第m 主轴。
6. 利用下式计算样本数据矩阵X 的第i 主成分Yi :
在应用时，一般取累计贡献率为80%以上比较好。
3 近邻法
KNN 法也称K 最近邻法，是模式识别的标准算法之一，属于有监督（或称有导师）的模式识别方法。
其基本思想是，先将已知类别或等级的样本点在多维空间中描述出来，然后将待分类的未知样本点也用同样的多维空间加以描述。
考察未知样本点的K 个近邻（K 为奇正数，如1，3，5，7等）。
若近邻中某一类或某一等级的样本点最多，则可将未知样本点判为此类获此等级中的点。
在多维空间中，各样本点的距离通常用欧氏距离来描述： 21
12
)(),(∑=-=n i i i y x
y x d 式中，),(y x d 是未知类别（或等级）样本点x 到已知类别（或等级）样本点y 的欧氏距离；n 是多维空间的维数；i x 是x 的第i 维分量；i y 是y 的第i 维分量。
有时为了计算方便，也采用绝对距离来描述：
∑=-=n i i i y x
y x d 1),(
当然，也可用其他距离或度量来描述多维空间中两样本点的距离（如马氏距离等）。
KNN 法的好处是，它对数据结构没有特定的要求，如不要求线性可分性，只需用每个每个未知样本点的近邻类别或等级属性来判别即可。
这种方法的缺点是没有对样本点进行信息压缩。
因此，每当判别一个新样本点时都要对已知样本点的距离全部计算一遍，计算量较大。
一种简化的算法称为类重心法：将已知类别或等级的样本点重心求出，然后判别未知样本点与各重心点的距离。
未知样本点与哪一个重心距离最近，即可将未知样本点归属于哪一类或哪一等级。
i ν1100%i p
j
j λλ=⨯∑m i X u i T i ,...,2,1,Y ==。