模式识别第1讲.ppt

尖峰规则：UD 或 DU
加速波规则：上升波序列开始 于至少一个u且不含d，终止于 一个d且不含u
与距离度量比较？
类别 模式 特征 心电图的例子
四个不同类别的典型模式
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
类别 模式 特征 心电图的例子
模式识别空间
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有关模式识别的几点事实
心电图仪最好的专家系统也有一个错误率上限 模模式式识识别别系系统统正正常常有 有非非零零错错误误率率，达到或超过 人类专家的能力就是令人满意的 特征的选择与其说是科学，不如说是艺术
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概念总结
类别：是与概念或原型相关的自然状态或对象种类
训练和测试
训练集——用于学习分类或回归模 型的数据集 测试集——评测模型的推广/泛化能 力，独立于建模所用的数据集。 评价：准确率 / 错误率 注1：以上是针对有监督的，无监督 的评价方法不一样。 注2：评价结果的可信度与维数比率 有关
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K-折交叉验证 （k=4）
模式识别软件
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课堂讨论
如果将绿苹果和橙色桔子作为典型模式，分析据此分类产生的问题 请设想一个能区分苹果和桔子的方法
模仿人类对物体的描绘和 分类能力
自动化 系统
描绘 对象、样本 模式
有哪些模式？
相似度
Similarity
对象与对象之间的相似度
如何实现分类？
对象与目标概念concept或典型模式prototype之间的相似度
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分类决策：将某一对象归为某一类 区分绿苹果和桔子
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有了典型模式图，给定一张水果图片，用什么方法区分？
典型模式图 ?
分类决策
颜色
绿色光强峰值 / 红色光强峰值
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分类决策
形状
对象顶部到最宽处的垂直距离 / 对象高度 ( x/h )
监督学习、概念驱动或归纳假说 非监督学习、数据驱动或演绎假说
表示空间已知 解释空间已知
表示空间已知 解释空间未知
映射关系通过学习方法得到
模式识别方法
非监督学习方法 用某种相似性度量方法，将数据 分组。
数据聚类
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监督学习方法
回归问题 其它有用的事实
可转化为分类问题 有时候是 分类问题的一部分
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描述
要完成的任务与分类决策类似 回顾分类：相似度由距离来衡量
描述 对于有些应用，对象间的相似性由特征结构来体现
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描述
心率图：编码与规则 编码：h-水平 u-上斜线 d-下斜线 U-超上斜线 D-超下斜线 如何描述尖峰脉冲？
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尖峰
描述 用规则度量相似度
利用编码序列
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x h
分类决策 向量表达 [颜色 形状]
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到目前为止，我们又怎么识别一个新水果图像？
典型模式图
分类器
模式分类系统面临的问题
特征的选取 不适当不充分 用来设计分类器的样本 不全面或不具代表性 分类器质量不高 类别重叠
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回归问题：对象的数值预测 时间序列预测
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依据过去一段时间同一股票的连续股价 + 其它变量的变化 预测股价
预测A公司的股价
A、B、C三个公司的股价 对美元汇率 பைடு நூலகம்率
模式识别
模式识别——原理、方法及应用
第一次课内容
第1章 基本概念
对象识别 模式相似度 模式识别任务
课堂讨论
类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
对象识别
寻找食物 辨别敌害 ……
生物
分类 分类 回归
有哪些实例？
对象识别
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模式：是对象的物理描述，可以是信号，图像或数 值表
特征：从模式得到的对分类有用的度量、属性或基 元（通常用向量或字符串表达）
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模式识别方法
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模式识别系统的目标 在表示空间和解释空间之间找到一种映射关系
用概率统计模型得到各类别的特 征向量分布，以取得分类功能
统计分类
结构模 式识别
采用结构匹配的方式评估一个未 知对象或未知对象的某部分与典 型模式的关系。
神经网络
监督和非监督学习方法
分类和回归都能实现
工程任务
1 模式获取 2 特征提取 3 [预处理] 4 分类、回归或描述 5 [后处理]
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程