模式识别ppt(钟珞)剖析
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模式识别第二章ppt课件
2.2.2 聚类准则
• 试探方法
凭直观感觉或经验，针对实际问题定义一种 相似性测度的阈值，然后按最近邻规则指定 某些模式样本属于某一个聚类类别。
– 例如对欧氏距离，它反映了样本间的近邻性，但 将一个样本分到不同类别中的哪一个时，还必须 规定一个距离测度的阈值作为聚类的判别准则。
精选ppt课件2021
• 特征选择的维数
在特征选择中往往会选择一些多余的特征，它增加了 维数，从而增加了聚类分析的复杂度，但对模式分类 却没有提供多少有用的信息。在这种情况下，需要去 掉相关程度过高的特征（进行降维处理）。
• 降维方法
– 结论：若rij->1，则表明第i维特征与第j维特征所反 映的特征规律接近，因此可以略去其中的一个特
– 距离阈值T对聚类结果的影响
精选ppt课件2021
17
2.3 基于试探的聚类搜索算法
2.3.2 最大最小距离算法
• 基本思想：以试探类间欧氏距离为最大 作为预选出聚类中心的条件。
• 病人的病程
– 名义尺度：指定性的指标，即特征度量时没有数量
关系，也没有明显的次序关系，如黑色和白色的关
系，男性和女性的关系等，都可将它们分别用“0”
和“1”来表示。
• 超过2个状态时，可精选用pp多t课个件2数021值表示。
8
2.2 模式相似性的测度和
聚类准则
2.2.1 相似Βιβλιοθήκη 测度• 目的：为了能将模式集划分成不同的类别，必须定义 一种相似性的测度，来度量同一类样本间的类似性和 不属于同一类样本间的差异性。
12
2.2 模式相似性的测度和
聚类准则
2.2.2 聚类准则
• 聚类准则函数法
– 依据：由于聚类是将样本进行分类以使类别间可 分离性为最大，因此聚类准则应是反映类别间相 似性或分离性的函数；
• 试探方法
凭直观感觉或经验，针对实际问题定义一种 相似性测度的阈值，然后按最近邻规则指定 某些模式样本属于某一个聚类类别。
– 例如对欧氏距离，它反映了样本间的近邻性，但 将一个样本分到不同类别中的哪一个时，还必须 规定一个距离测度的阈值作为聚类的判别准则。
精选ppt课件2021
• 特征选择的维数
在特征选择中往往会选择一些多余的特征，它增加了 维数，从而增加了聚类分析的复杂度，但对模式分类 却没有提供多少有用的信息。在这种情况下，需要去 掉相关程度过高的特征（进行降维处理）。
• 降维方法
– 结论：若rij->1，则表明第i维特征与第j维特征所反 映的特征规律接近，因此可以略去其中的一个特
– 距离阈值T对聚类结果的影响
精选ppt课件2021
17
2.3 基于试探的聚类搜索算法
2.3.2 最大最小距离算法
• 基本思想：以试探类间欧氏距离为最大 作为预选出聚类中心的条件。
• 病人的病程
– 名义尺度：指定性的指标，即特征度量时没有数量
关系，也没有明显的次序关系，如黑色和白色的关
系，男性和女性的关系等，都可将它们分别用“0”
和“1”来表示。
• 超过2个状态时，可精选用pp多t课个件2数021值表示。
8
2.2 模式相似性的测度和
聚类准则
2.2.1 相似Βιβλιοθήκη 测度• 目的：为了能将模式集划分成不同的类别，必须定义 一种相似性的测度，来度量同一类样本间的类似性和 不属于同一类样本间的差异性。
12
2.2 模式相似性的测度和
聚类准则
2.2.2 聚类准则
• 聚类准则函数法
– 依据：由于聚类是将样本进行分类以使类别间可 分离性为最大，因此聚类准则应是反映类别间相 似性或分离性的函数；
模式识别详细PPT
迁移学习在模式识别中广泛应用于目标检测、图像分类等任务，通过将预训练模 型（如ResNet、VGG等）应用于新数据集，可以快速获得较好的分类效果。
无监督学习在模式识别中的应用
无监督学习是一种从无标签数据中提取有用信息的机器学习方法，在模式识别中主要用于聚类和降维 等任务。
无监督学习在模式识别中可以帮助发现数据中的内在结构和规律，例如在图像识别中可以通过聚类算 法将相似的图像分组，或者通过降维算法将高维图像数据降维到低维空间，便于后续的分类和识别。
通过专家知识和经验，手 动选择与目标任务相关的 特征。
自动特征选择
利用算法自动筛选出对目 标任务最相关的特征，提 高模型的泛化能力。
交互式特征选择
结合手动和自动特征选择 的优势，先通过自动方法 筛选出一组候选特征，再 由专家进行筛选和优化。
特征提取算法
主成分分析（PCA）
通过线性变换将原始特征转换为新的特征， 保留主要方差，降低数据维度。
将分类或离散型特征进行编码 ，如独热编码、标签编码等。
特征选择与降维
通过特征选择算法或矩阵分解 等技术，降低特征维度，提高 模型效率和泛化能力。
特征生成与转换
通过生成新的特征或对现有特 征进行组合、转换，丰富特征
表达，提高模型性能。
04
分类器设计
分类器选择
线性分类器
基于线性判别分析，适用于特征线性可 分的情况，如感知器、逻辑回归等。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法理论的模式识别方法，通过分析输入数据的结构和语法进行分类和 识别。
详细描述
结构模式识别主要关注输入数据的结构和语法，通过分析数据中的结构和语法规则，将 输入数据归类到相应的类别中。这种方法在自然语言处理、化学分子结构解析等领域有
无监督学习在模式识别中的应用
无监督学习是一种从无标签数据中提取有用信息的机器学习方法，在模式识别中主要用于聚类和降维 等任务。
无监督学习在模式识别中可以帮助发现数据中的内在结构和规律，例如在图像识别中可以通过聚类算 法将相似的图像分组，或者通过降维算法将高维图像数据降维到低维空间，便于后续的分类和识别。
通过专家知识和经验，手 动选择与目标任务相关的 特征。
自动特征选择
利用算法自动筛选出对目 标任务最相关的特征，提 高模型的泛化能力。
交互式特征选择
结合手动和自动特征选择 的优势，先通过自动方法 筛选出一组候选特征，再 由专家进行筛选和优化。
特征提取算法
主成分分析（PCA）
通过线性变换将原始特征转换为新的特征， 保留主要方差，降低数据维度。
将分类或离散型特征进行编码 ，如独热编码、标签编码等。
特征选择与降维
通过特征选择算法或矩阵分解 等技术，降低特征维度，提高 模型效率和泛化能力。
特征生成与转换
通过生成新的特征或对现有特 征进行组合、转换，丰富特征
表达，提高模型性能。
04
分类器设计
分类器选择
线性分类器
基于线性判别分析，适用于特征线性可 分的情况，如感知器、逻辑回归等。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法理论的模式识别方法，通过分析输入数据的结构和语法进行分类和 识别。
详细描述
结构模式识别主要关注输入数据的结构和语法，通过分析数据中的结构和语法规则，将 输入数据归类到相应的类别中。这种方法在自然语言处理、化学分子结构解析等领域有
模式识别ppt课件
pˆ N则是这些曲线
( x)
2.5，1.1为中心的正态曲线，而
之和。
由图看出：每个样本对估计的贡献与样本间
的距离有关，样本越多， PN(x)越准确。
例2：设待估计的p(x)是均值为0，方差为1的正
态密度函数。
若随机抽取X样本中的1个、 16个、 256个作
为学习样本xi,试用窗口法估计pN(x)。
| x xi |
(
)0
（保证 pˆ N ( x) 非负）
hN
( | x x i | )d ( | x x i | ) 0
（使 pˆ N ( x)dx 1）
hN
hN
④ 窗函数的选择
例：矩形窗、正态窗、指数窗、三角窗等等（只要
满足上述两条件，都可作为窗函数使用）
超立方体体积：VN h
d
N
其中
h1
hN
N
d=1，窗口为一线段 ； d=2，窗口为一平面
d=3，窗口为一立方体 ；d>3，窗口为一超立方体
窗口的选择：有多种选择
Φ(u)
方窗函数
Φ(u)
正态窗函数
Φ(u)
指数窗函数
hN
正态窗函数
1
1
,
|
u
|
(u )
2
0.其他
(u )
满足上述条件的区域序列(VN)有两种选择方法，
形成两种非参数估计方法：
1）Parzen窗法；
2）KN近邻估计
两者如何选择VN ？
1）Parzen窗法：
1
使体积VN以N的某个函数减小，例 VN
( x)
2.5，1.1为中心的正态曲线，而
之和。
由图看出：每个样本对估计的贡献与样本间
的距离有关，样本越多， PN(x)越准确。
例2：设待估计的p(x)是均值为0，方差为1的正
态密度函数。
若随机抽取X样本中的1个、 16个、 256个作
为学习样本xi,试用窗口法估计pN(x)。
| x xi |
(
)0
（保证 pˆ N ( x) 非负）
hN
( | x x i | )d ( | x x i | ) 0
（使 pˆ N ( x)dx 1）
hN
hN
④ 窗函数的选择
例：矩形窗、正态窗、指数窗、三角窗等等（只要
满足上述两条件，都可作为窗函数使用）
超立方体体积：VN h
d
N
其中
h1
hN
N
d=1，窗口为一线段 ； d=2，窗口为一平面
d=3，窗口为一立方体 ；d>3，窗口为一超立方体
窗口的选择：有多种选择
Φ(u)
方窗函数
Φ(u)
正态窗函数
Φ(u)
指数窗函数
hN
正态窗函数
1
1
,
|
u
|
(u )
2
0.其他
(u )
满足上述条件的区域序列(VN)有两种选择方法，
形成两种非参数估计方法：
1）Parzen窗法；
2）KN近邻估计
两者如何选择VN ？
1）Parzen窗法：
1
使体积VN以N的某个函数减小，例 VN
模式识别(钟珞)
两类特征各自的聚类特点，从而求取一个 判别函数（直线或曲线）。
• 只要给出待分类的模式特征的数值，看它
在特征平面上落在判别函数的哪一侧，就 可以判别是男还是女了。
2019/10/13
模式识别
29
2019/10/13
模式识别
30
2019/10/13
模式识别
31
2019/10/13
模式识别
32
本门课程的主要内容
模式识别
38
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。
P(1) P(2) P(c ) 1 i (i 1,2,,c)表示类型
2019/10/13
模式识别
39
类条件概率密度函数
• 系统位于某种类型条件下模式样本X出现的
概率密度分布函数。
间
• 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。
2019/10/13
模式识别
15
4 分类器设计
• 是一种分类判别规则。 • 用一定数量的样本确定出一套分类判别规
则，使得按这套分类判别规则对待识别模 式进行分类造成的错误识别率最小或引起 的损失最小。
2019/10/13
模式识别
27
实例：统计模式识别（续）
• 待识别的模式：性别（男或女） • 测量的特征：身高和体重 • 训练样本：15名已知性别的样本特征 • 目标：希望借助于训练样本的特征建立判
别函数（即数学模型）
2019/10/13
模式识别
28
实例：统计模式识别（续）
• 从图中训练样本的分布情况，找出男、女
• 只要给出待分类的模式特征的数值，看它
在特征平面上落在判别函数的哪一侧，就 可以判别是男还是女了。
2019/10/13
模式识别
29
2019/10/13
模式识别
30
2019/10/13
模式识别
31
2019/10/13
模式识别
32
本门课程的主要内容
模式识别
38
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。
P(1) P(2) P(c ) 1 i (i 1,2,,c)表示类型
2019/10/13
模式识别
39
类条件概率密度函数
• 系统位于某种类型条件下模式样本X出现的
概率密度分布函数。
间
• 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。
2019/10/13
模式识别
15
4 分类器设计
• 是一种分类判别规则。 • 用一定数量的样本确定出一套分类判别规
则，使得按这套分类判别规则对待识别模 式进行分类造成的错误识别率最小或引起 的损失最小。
2019/10/13
模式识别
27
实例：统计模式识别（续）
• 待识别的模式：性别（男或女） • 测量的特征：身高和体重 • 训练样本：15名已知性别的样本特征 • 目标：希望借助于训练样本的特征建立判
别函数（即数学模型）
2019/10/13
模式识别
28
实例：统计模式识别（续）
• 从图中训练样本的分布情况，找出男、女
模式识别培训教程PPT课件( 94页)
启动效应(priming effects)
指先前呈现的刺激项目对随后该刺激项目或与 其相关的刺激项目进行某种加工所产生的易化 现象，表现为启动刺激(prime)对目标刺激 (target)在反应时上的促进作用。
启动效应的分类
启动效应按照启动词和目标词间字形、语音、 语义间的相似程度分为重复启动和相似启动。
依据对语义加工的依赖程度和是否具有知 觉特异性效应(perceptual-specific effects)，分为物体（知觉）启动和语义（概 念）启动。
语义启动 (semantic priming)
指先前的语义加工使得随后的语义性任务 操作的反应时间缩短、准确率提高。
例如，在词汇判断任务中，将“医院” 作为启动刺激时，它会促进被试对目标刺 激“医生”的判断反应。又如:当前面呈现 的词是“面包”时，比是“护士”时对目 标词“黄油”的反应要快。
由有关知觉对象的一般知识开始的加工， 由此可以形成期望或对知觉对象形成假 设，这种期望或假设制约着加工的所有 阶段或水平。又称之为概念驱动加工 （Concept-Driven Processing）
•Tulving, Mandler & Baumal的实验
自变量
上下文情况：无上下文、4字上下文、8字上下文 （考察自上而下加工）
二、知觉理论
（一） 直接知觉理论（ Direct perception ）
以Gibson为代表，认为环境可提供的信息足以产生 知觉，知觉并不需要内部过程和表征的参与。
刺激眼睛的光线模式是一个结构性的光 学分布；
这种分布能提供空间中目标分布特征 的明确或恒定信息；
知觉在很少或没有信息加工参与的 情况下，可以通过共振直接从光学 分布中提取各种丰富信息。
模式识别介绍课件
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第1章 绪论
第4章 线性判别函数（重点掌握）
4.1 线性判别函数和决策面 4.2 感知准则函数 4.3 最小平方误差准则函数（MSE ） 4.4 Fisher线性判别函数 4.5 多类情况下的线性判别函数和固定增量算法 4.6 分段线性判别函数
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第1章 绪论
第6章 近邻法（了解） 非监督学习方法的部分内容合并到此章介绍。 第7章 特征的抽取和选择（掌握） 基于K —L展开式的特征提取合并到此章介绍。 其它内容不作要求 课程小结：讲授模式识别的应用实例及复习前面 各知识点。 考核 考试成绩（80%）+平时成绩（20%）
第1章 绪论
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别的基本概念 1.2 模式识别系统 1.3 模式识别的发展及应用 1.4 本课程授课按排及考核标准
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别
1.1.1 模式 1.1.2 模式识别
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第1章 绪论
1.1.1 模式
“模式”这个概念的内涵是很丰富的,我们把凡是 人类能用其感官直接或间接接受的外界信息都称为 模式,比如,文字、图片、景物是模式,声音,语音是 模式,心电图、脑电图、地震波等也是模式。广义 地说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果我们 可以区别它们是否相同或是相似,都可以称为模式, 但模式所指的不是事物本身,而是我们从事物获得 的信息, Байду номын сангаас此, 模式往往表现为具有时间和空间分布 的信息。
返回本节
第1章 绪论
第1章 绪论
1.3.4 其它方面的应用
模式识别进行遥感图片的分类，可以完成大量的 信息处理工作；在军事上，可见光、雷达、红外 图像的分析与识别，可以检出和鉴别目标的出现， 判断目标的类别并对运动中的目标进行监视和跟 踪。采用地形匹配的方法校正飞行轨道以提高导 弹的命中精度，也是模式识别的重要应用课题。 此外，模式识别在鉴别人脸和和指纹，地质勘测、 高能物理，机器人技术等方面也有很多用处。
第1章 绪论
第4章 线性判别函数（重点掌握）
4.1 线性判别函数和决策面 4.2 感知准则函数 4.3 最小平方误差准则函数（MSE ） 4.4 Fisher线性判别函数 4.5 多类情况下的线性判别函数和固定增量算法 4.6 分段线性判别函数
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第1章 绪论
第6章 近邻法（了解） 非监督学习方法的部分内容合并到此章介绍。 第7章 特征的抽取和选择（掌握） 基于K —L展开式的特征提取合并到此章介绍。 其它内容不作要求 课程小结：讲授模式识别的应用实例及复习前面 各知识点。 考核 考试成绩（80%）+平时成绩（20%）
第1章 绪论
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别的基本概念 1.2 模式识别系统 1.3 模式识别的发展及应用 1.4 本课程授课按排及考核标准
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别
1.1.1 模式 1.1.2 模式识别
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第1章 绪论
1.1.1 模式
“模式”这个概念的内涵是很丰富的,我们把凡是 人类能用其感官直接或间接接受的外界信息都称为 模式,比如,文字、图片、景物是模式,声音,语音是 模式,心电图、脑电图、地震波等也是模式。广义 地说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果我们 可以区别它们是否相同或是相似,都可以称为模式, 但模式所指的不是事物本身,而是我们从事物获得 的信息, Байду номын сангаас此, 模式往往表现为具有时间和空间分布 的信息。
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第1章 绪论
第1章 绪论
1.3.4 其它方面的应用
模式识别进行遥感图片的分类，可以完成大量的 信息处理工作；在军事上，可见光、雷达、红外 图像的分析与识别，可以检出和鉴别目标的出现， 判断目标的类别并对运动中的目标进行监视和跟 踪。采用地形匹配的方法校正飞行轨道以提高导 弹的命中精度，也是模式识别的重要应用课题。 此外，模式识别在鉴别人脸和和指纹，地质勘测、 高能物理，机器人技术等方面也有很多用处。
《模式识别导论》课件
结构模式识别
01
结构模式识别是通过分析模式的结构特性来进行识别
的方法，主要应用于具有明显结构特征的模式。
02
结构模式识别方法主要包括基于规则和基于图的方法
，如决策树、有限状态机等。
03
结构模式识别方法在语法分析、文本分类、化学分子
结构解析等领域有广泛应用。
模糊模式识别
模糊模式识别是利用模糊逻辑 和模糊集合理论进行模式识别 的方法，能够处理不确定性和
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁 、考勤、移动支付等领域，通过与数 据库中存储的人脸图像进行比对，实 现快速、准确的身份验证。
手写数字识别
总结词
手写数字识别是指利用计算机技术自动识别手写数字的能力，是模式识别领域的 一个重要分支。
详细描述
手写数字识别技术广泛应用于邮政编码、支票、银行票据等领域的自动化处理， 提高数据录入效率和准确性。
03
大数据与模式识别的结合有助于推动各行业的智能化进程，如智能交通、智能 安防、智能医疗等领域。未来，随着大数据技术的不断发展，模式识别的应用 场景将更加广泛。
隐私与安全问题
随着模式识别技术的广泛应用，隐私和安全问题逐渐凸显出来。在人脸 识别、生物特征识别等领域，个人隐私容易被泄露和滥用。因此，需要 加强隐私保护和安全管理，确保个人信息安全。
大数据与模式识别
01
大数据为模式识别提供了丰富的数据资源，有助于提高识别的准确率和可靠性 。通过对大数据的分析和处理，可以挖掘出更多有价值的信息，推动模式识别 技术的发展。
02
大数据时代对模式识别提出了更高的要求，需要处理海量数据、提高计算效率 、降低存储成本等。因此，需要不断优化算法和计算架构，以满足大数据时代 的需求。
模式识别(钟珞)
模式识别
课程对象
• 计算机学院（软件学院）本科生的专业选
修课
• 研究生的专业课
2019/7/29
模式识别
2
与模式识别相关的学科
• 统计学 • 概率论 • 线性代数（矩阵计算） • 信号处理 • 机器学习 • 人工智能 • 图像处理 • 计算机视觉
2019/7/29
模式识别
3
教学方法
• 着重讲述模式识别的基本概念，基本方法
形
• 物理参数和逻辑值
2019/7/29
模式识别
13
2 预处理
• 目的：去除噪声，加强有用信息，复原信
息
• 预处理：包括A\D,二值化，图象的平滑，
变换，增强，恢复，滤波等, 主要指图象处 理。
2019/7/29
模式识别
14
3 特征提取和选取
• 特征提取和选择：对原始数据进行变换，得到最
能反映分类本质的特征 • 测量空间：原始数据组成的空间 • 特征空间：分类识别赖以进行的空间 • 模式表示：维数较高的测量空间->维数较低的特征空
• 天文学
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ• 天文望远镜图像分析、自动光谱学
• 经济学
• 股票交易预测、企业行为分析
• 医学
• 心电图分析、脑电图分析、医学图像分析
2019/7/29
模式识别
23
模式识别的应用（举例）
• 工程
• 产品缺陷检测、特征识别、语音识别、自动导
航系统、污染分析、字符识别
• 军事
• 航空摄像分析、雷达和声纳信号检测和分类、
模式识别
5
教材/参考文献
• 钟珞，模式识别，武汉大学出版社 • 边肇祺，模式识别（第二版），清华大学
课程对象
• 计算机学院（软件学院）本科生的专业选
修课
• 研究生的专业课
2019/7/29
模式识别
2
与模式识别相关的学科
• 统计学 • 概率论 • 线性代数（矩阵计算） • 信号处理 • 机器学习 • 人工智能 • 图像处理 • 计算机视觉
2019/7/29
模式识别
3
教学方法
• 着重讲述模式识别的基本概念，基本方法
形
• 物理参数和逻辑值
2019/7/29
模式识别
13
2 预处理
• 目的：去除噪声，加强有用信息，复原信
息
• 预处理：包括A\D,二值化，图象的平滑，
变换，增强，恢复，滤波等, 主要指图象处 理。
2019/7/29
模式识别
14
3 特征提取和选取
• 特征提取和选择：对原始数据进行变换，得到最
能反映分类本质的特征 • 测量空间：原始数据组成的空间 • 特征空间：分类识别赖以进行的空间 • 模式表示：维数较高的测量空间->维数较低的特征空
• 天文学
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ• 天文望远镜图像分析、自动光谱学
• 经济学
• 股票交易预测、企业行为分析
• 医学
• 心电图分析、脑电图分析、医学图像分析
2019/7/29
模式识别
23
模式识别的应用（举例）
• 工程
• 产品缺陷检测、特征识别、语音识别、自动导
航系统、污染分析、字符识别
• 军事
• 航空摄像分析、雷达和声纳信号检测和分类、
模式识别
5
教材/参考文献
• 钟珞，模式识别，武汉大学出版社 • 边肇祺，模式识别（第二版），清华大学
模式识别理论 ppt课件
• 最小（大）生成树法—Minimun（Max） Spanning Tree Method
• 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
60
主成分分析的数学 与几何意义示意图
61
16个脑组织试样进行分析，在色谱图中
uxy yt x 12
判别阈值可取两个类心在u方向上轴的投影连线的
中点作为阈值，即:
yt
m~1 m~2 2
49
50
（7） 计算m~ i。
m ~iN 1i j y(ji)N 1i j u x(ji)u m i
（8）
计算yt 。 yt
m~1 m~2 2
（9） 对未知模式x判定模式类。
uxy yt x 12
11
模式识别常用术语
• 特征抽提（Feature Extraction） • 训练集（Training Set） • 识别率（Recognition Rate） • 预测能力（Predictive Ability）
12
注意事项
训练集的数据一定要可靠。 训练集的样本数目要足够多，样本数m与模
式空间维数n 的比值至少应满足m/n≥3，最好 m/n≥10。 模式空间特征的选择是成败的关键，要选取与 样本分类有关的特征，如果不能包括与分类有 关的主要特征，模式识别就不会有好的效果。
4
什么是模式识别
• 模式识别包括两个阶段，即学习阶段和实现阶段， 前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律， 后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识 别。
• 广义的模式识别属计算机科学中智能模拟的研究 范畴，内容非常广泛，包括声音和语言识别、文 字识别、指纹识别、声纳信号和地震信号分析、 照片图片分析、化学模式识别等等。计算机模式 识别实现了部分脑力劳动自动化。
• 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
60
主成分分析的数学 与几何意义示意图
61
16个脑组织试样进行分析，在色谱图中
uxy yt x 12
判别阈值可取两个类心在u方向上轴的投影连线的
中点作为阈值，即:
yt
m~1 m~2 2
49
50
（7） 计算m~ i。
m ~iN 1i j y(ji)N 1i j u x(ji)u m i
（8）
计算yt 。 yt
m~1 m~2 2
（9） 对未知模式x判定模式类。
uxy yt x 12
11
模式识别常用术语
• 特征抽提（Feature Extraction） • 训练集（Training Set） • 识别率（Recognition Rate） • 预测能力（Predictive Ability）
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注意事项
训练集的数据一定要可靠。 训练集的样本数目要足够多，样本数m与模
式空间维数n 的比值至少应满足m/n≥3，最好 m/n≥10。 模式空间特征的选择是成败的关键，要选取与 样本分类有关的特征，如果不能包括与分类有 关的主要特征，模式识别就不会有好的效果。
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什么是模式识别
• 模式识别包括两个阶段，即学习阶段和实现阶段， 前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律， 后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识 别。
• 广义的模式识别属计算机科学中智能模拟的研究 范畴，内容非常广泛，包括声音和语言识别、文 字识别、指纹识别、声纳信号和地震信号分析、 照片图片分析、化学模式识别等等。计算机模式 识别实现了部分脑力劳动自动化。
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自动目标识别
• 安全
• 指纹识别、人脸识别、监视和报警系统
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模式识别
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模式分类器的获取和评测过程
• 两种基本的模式识别方法：统计模式识别
方法和结构模式识别方法。
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模式识别
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统计模式识别
• 被研究的模式用特征向量来描述，特征向
量中的每一个元素代表模式的一个特征或 属性，特征向量构成的空间叫做特征空间。
• 研究统计模式识别方法的任务就是用不同
的方法划分特征空间，从而达到识别的目 的。
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模式识别
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结构模式识别
• 该方法通过考虑识别对象的各部分之间的
联系来达到识别分类的目的。
• 模式是由一些模式基元按一定的结构规则
组合而成，结构分析的内容就是分析模式 如何由基元构成的规则。
• 比较成功的是句法结构模式识别。通过检
查代表这个模式的句子是否符合事先给定 的某一类文法规则，如果符合，那么这个 模式就属于这个文法所代表的那个模式类。
视。
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模式识别
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1.2 模式识别的研究方法
• 模式识别系统 • 识别方法
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模式识别
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1.2.1 模式识别系统
分类器设计
信息获取 预处理 特征提取和选取
分类决策
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模式识别
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1 信息获取
• 二维图象 如文字、指纹、地图、照片 • 一维波形 如脑电图、心电图、机械震动波
形
• 物理参数和逻辑值
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模式识别
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2 预处理
• 目的：去除噪声，加强有用信息，复原信
息
• 预处理：包括A\D,二值化，图象的平滑，
变换，增强，恢复，滤波等, 主要指图象处 理。
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模式识别
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ห้องสมุดไป่ตู้
3 特征提取和选取
• 特征提取和选择：对原始数据进行变换，得到最
能反映分类本质的特征 • 测量空间：原始数据组成的空间 • 特征空间：分类识别赖以进行的空间 • 模式表示：维数较高的测量空间->维数较低的特征空
和算法原理。
• 注重理论与实践紧密结合
• 实例教学：主要通过实例讲述如何将所学知识
运用到实际应用之中
• 避免陷入过多的、繁琐的数学推导。
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模式识别
4
教学目标
• 了解模式识别的基本概念和方法 • 能够运用所学知识和方法解决部分实际问
题
• 为深入研究模式识别的理论和方法打下基
础
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间
• 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。
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模式识别
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4 分类器设计
• 是一种分类判别规则。 • 用一定数量的样本确定出一套分类判别规
则，使得按这套分类判别规则对待识别模 式进行分类造成的错误识别率最小或引起 的损失最小。
• 本课程把所见到的具体事物称为模式，而
将它们归属的类别称为模式类。
• 模式的直观特性:
• 可观察性
• 可区分性
• 相似性
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模式识别
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模式识别简史
• 1929年 G. Tauschek发明阅读机 ，能够阅读0-9的数字。 • 30年代 Fisher提出统计分类理论，奠定了统计模式识别
• 模式识别 – 直观，无所不在，“物以类聚”
• 周围物体的认知：桌子、椅子 • 人的识别：张三、李四 • 声音的辨别：汽车、火车，狗叫、人语
• 人和动物的模式识别能力是极其平常的，
但对计算机来说却是非常困难的。
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模式识别
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什么是模式
• 广义地说，模式是一些供模仿用的、完美
无缺的标本。
的基础。
• 50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论——傅京荪 提
出句法结构模式识别。
• 60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊模式识别方法
得以发展和应用。
• 80年代以Hopfield网、BP网为代表的神经网络模型导致人
工神经元网络复活，并在模式识别得到较广泛的应用。
• 90年代小样本学习理论，支持向量机也受到了很大的重
模式识别
课程对象
• 计算机学院（软件学院）本科生的专业选
修课
• 研究生的专业课
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模式识别
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与模式识别相关的学科
• 统计学 • 概率论 • 线性代数（矩阵计算） • 信号处理 • 机器学习 • 人工智能 • 图像处理 • 计算机视觉
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模式识别
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教学方法
• 着重讲述模式识别的基本概念，基本方法
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模式识别
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5 分类决策
• 分类器按已确定的分类判别规则对待识别
模式进行分类判别，输出分类结果，这就 是分类器的使用过程，又称为分类决策。
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模式识别
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1.2.2 识别方法
• 描述模式有两种方法：定量描述和结构性
描述。定量描述就是用一组数据来描述模 式；结构性描述就是用一组基元来描述模 式。
• 天文学
• 天文望远镜图像分析、自动光谱学
• 经济学
• 股票交易预测、企业行为分析
• 医学
• 心电图分析、脑电图分析、医学图像分析
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模式识别
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模式识别的应用（举例）
• 工程
• 产品缺陷检测、特征识别、语音识别、自动导
航系统、污染分析、字符识别
• 军事
• 航空摄像分析、雷达和声纳信号检测和分类、
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模式识别
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模糊模式识别
• 利用模糊数学的理论和方法分析和解决模
式识别问题。
• 具有数学基础，又更接近人的思维。 • 代表方法：模糊K均值、模糊ISODATA算法。
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模式识别
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神经网络
• 神经网络是受人脑组织的生理学启发而创
立的。
• 由一系列互相联系的、相同的单元（神经
模式识别
5
教材/参考文献
• 钟珞，模式识别，武汉大学出版社 • 边肇祺，模式识别（第二版），清华大学
出版社
• 蔡元龙，模式识别，西北电讯工程学院出
版社
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模式识别
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第一章 绪 论
1.1 模式识别和模式的概念
• 什么是模式识别：模式识别是研究用计算
机来实现人类模式识别能力的一门学科。
元）组成。相互间的联系可以在不同的神 经元之间传递增强或抑制信号。
• 增强或抑制是通过调整神经元相互间联系
的权重系数来（weight）实现。
• 神经网络可以实现监督和非监督学习条件
下的分类。
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模式识别
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1.3 模式识别的应用（举例）
• 生物学
• 自动细胞学、染色体特性研究、遗传研究
• 安全
• 指纹识别、人脸识别、监视和报警系统
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模式分类器的获取和评测过程
• 两种基本的模式识别方法：统计模式识别
方法和结构模式识别方法。
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统计模式识别
• 被研究的模式用特征向量来描述，特征向
量中的每一个元素代表模式的一个特征或 属性，特征向量构成的空间叫做特征空间。
• 研究统计模式识别方法的任务就是用不同
的方法划分特征空间，从而达到识别的目 的。
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结构模式识别
• 该方法通过考虑识别对象的各部分之间的
联系来达到识别分类的目的。
• 模式是由一些模式基元按一定的结构规则
组合而成，结构分析的内容就是分析模式 如何由基元构成的规则。
• 比较成功的是句法结构模式识别。通过检
查代表这个模式的句子是否符合事先给定 的某一类文法规则，如果符合，那么这个 模式就属于这个文法所代表的那个模式类。
视。
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1.2 模式识别的研究方法
• 模式识别系统 • 识别方法
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1.2.1 模式识别系统
分类器设计
信息获取 预处理 特征提取和选取
分类决策
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1 信息获取
• 二维图象 如文字、指纹、地图、照片 • 一维波形 如脑电图、心电图、机械震动波
形
• 物理参数和逻辑值
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2 预处理
• 目的：去除噪声，加强有用信息，复原信
息
• 预处理：包括A\D,二值化，图象的平滑，
变换，增强，恢复，滤波等, 主要指图象处 理。
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3 特征提取和选取
• 特征提取和选择：对原始数据进行变换，得到最
能反映分类本质的特征 • 测量空间：原始数据组成的空间 • 特征空间：分类识别赖以进行的空间 • 模式表示：维数较高的测量空间->维数较低的特征空
和算法原理。
• 注重理论与实践紧密结合
• 实例教学：主要通过实例讲述如何将所学知识
运用到实际应用之中
• 避免陷入过多的、繁琐的数学推导。
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教学目标
• 了解模式识别的基本概念和方法 • 能够运用所学知识和方法解决部分实际问
题
• 为深入研究模式识别的理论和方法打下基
础
2020/11/9
间
• 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。
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模式识别
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4 分类器设计
• 是一种分类判别规则。 • 用一定数量的样本确定出一套分类判别规
则，使得按这套分类判别规则对待识别模 式进行分类造成的错误识别率最小或引起 的损失最小。
• 本课程把所见到的具体事物称为模式，而
将它们归属的类别称为模式类。
• 模式的直观特性:
• 可观察性
• 可区分性
• 相似性
2020/11/9
模式识别
9
模式识别简史
• 1929年 G. Tauschek发明阅读机 ，能够阅读0-9的数字。 • 30年代 Fisher提出统计分类理论，奠定了统计模式识别
• 模式识别 – 直观，无所不在，“物以类聚”
• 周围物体的认知：桌子、椅子 • 人的识别：张三、李四 • 声音的辨别：汽车、火车，狗叫、人语
• 人和动物的模式识别能力是极其平常的，
但对计算机来说却是非常困难的。
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什么是模式
• 广义地说，模式是一些供模仿用的、完美
无缺的标本。
的基础。
• 50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论——傅京荪 提
出句法结构模式识别。
• 60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊模式识别方法
得以发展和应用。
• 80年代以Hopfield网、BP网为代表的神经网络模型导致人
工神经元网络复活，并在模式识别得到较广泛的应用。
• 90年代小样本学习理论，支持向量机也受到了很大的重
模式识别
课程对象
• 计算机学院（软件学院）本科生的专业选
修课
• 研究生的专业课
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与模式识别相关的学科
• 统计学 • 概率论 • 线性代数（矩阵计算） • 信号处理 • 机器学习 • 人工智能 • 图像处理 • 计算机视觉
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教学方法
• 着重讲述模式识别的基本概念，基本方法
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5 分类决策
• 分类器按已确定的分类判别规则对待识别
模式进行分类判别，输出分类结果，这就 是分类器的使用过程，又称为分类决策。
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模式识别
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1.2.2 识别方法
• 描述模式有两种方法：定量描述和结构性
描述。定量描述就是用一组数据来描述模 式；结构性描述就是用一组基元来描述模 式。
• 天文学
• 天文望远镜图像分析、自动光谱学
• 经济学
• 股票交易预测、企业行为分析
• 医学
• 心电图分析、脑电图分析、医学图像分析
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模式识别的应用（举例）
• 工程
• 产品缺陷检测、特征识别、语音识别、自动导
航系统、污染分析、字符识别
• 军事
• 航空摄像分析、雷达和声纳信号检测和分类、
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模糊模式识别
• 利用模糊数学的理论和方法分析和解决模
式识别问题。
• 具有数学基础，又更接近人的思维。 • 代表方法：模糊K均值、模糊ISODATA算法。
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神经网络
• 神经网络是受人脑组织的生理学启发而创
立的。
• 由一系列互相联系的、相同的单元（神经
模式识别
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教材/参考文献
• 钟珞，模式识别，武汉大学出版社 • 边肇祺，模式识别（第二版），清华大学
出版社
• 蔡元龙，模式识别，西北电讯工程学院出
版社
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第一章 绪 论
1.1 模式识别和模式的概念
• 什么是模式识别：模式识别是研究用计算
机来实现人类模式识别能力的一门学科。
元）组成。相互间的联系可以在不同的神 经元之间传递增强或抑制信号。
• 增强或抑制是通过调整神经元相互间联系
的权重系数来（weight）实现。
• 神经网络可以实现监督和非监督学习条件
下的分类。
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1.3 模式识别的应用（举例）
• 生物学
• 自动细胞学、染色体特性研究、遗传研究