篇一：模式识别教材总结
模式识别教材总结
本教材共分为十章，主要围绕特征提取与选择，分类器设计和聚类分析，以及分类器和聚类结果的性能评价方法的主要内容讲述模式识别的基本概念、基础理论和典型方法，为从事模式识别研究的学者提供一本基础的教材，同时也为在其他学科应用模式识别技术的学者提供了基础。
第一章主要讲述了模式识别的基本概念和模式识别系统的基本构成，同时也展示了模式识别广阔的应用空间。
第二章主要讲述了以贝叶斯决策为核心的统计决策的基本思想和原理，介绍了最小错误率贝夜斯决策和在控制一类错误率的情况下使另一类错误率尽可能小的Neyman-Pearson决策的方法，还给出了正态分布下部分决策的具体形式和错误率的计算，并举例说明了离散情况下使用马尔可夫模型的统计决策方法。统计决策的基本原理就是根据各类特征的概率模型来估算后验概率，通过比较后验概率进行决策。而通过贝叶斯公式，后验概率的比较可以转化为类条件概率密度的比较，离散情况下也是类条件概率的比较，而这种条件概率或条件密度则反映了在各类的模型下观察到当前样本的可能性或似然度，因此可以定义两类之间的似然比或对数似然比进行决策。根据面对的具体问题不同，各类特征的概率模型可能会变得非常复杂，但是基本的求解步骤和决策原理是一致的。在概率模型准确的前提下，统计决策可以得到最小的错误率或者最小的风险，或者是实际问题中期望得到的两类错误率间最好的折中。因此，要使用统计决策进行模式识别，概率模型的估计问题就变得至关重要。
第三章主要讲述了条件概率密度的估计问题。然后又分章节介绍了最大似然估计的基本原理，求解方法和正态分布下的最大似然估计，然后又用贝叶斯估计的方法解决条件概率密度。最后又讲了
概率密度估计的非参数方法像kn邻近估计方法和Parzen窗法的基本
原理和算法。
第四章主要讲述了线性分类器。首先介绍了线性判别函数的基本概念和Fisher线性判别分析的原理方法。线性判别函数是形式最简单的判别函数。它虽然算法简单，但是在一定条件下能够实现或逼近最优分类器的性能，因此在很多实际问题中得到了广泛的应用。然后又介绍了感知器的概念和原理还有最小平方误差判别的方法，最后讲述了最优分类超平面与线性支持向量机的原理方法和多类线性分类器。
第五章讲述了几种非线性分类器的概念和设计方法，包括经典的分段线性分类器、二次判别函数和新近发展的多层感知器神经网络方法及支持向量机方法。然后又重点介绍了多层感知器方法和支持向量机方法是两种适用性很广的非线性方法，他们没有直接对非线性模型进行假设，而是通过多个隐节点作用的组合或样本与多个支持向量的核函数内积加权和来实现各种非线性分类面。在多层感知器中，分类面的复杂度取决于网络结构的设计和训练样本的分布；在支持向量机中，分类面的复杂度取决于核函数的选取及训练样本的分布。对于有限数目的训练样本来说，在决定神经网络结构和选择支持向量机核函数及其参数时，应充分考虑到分类器的推广能力问题，使模型和参数选择与样本和问题的复杂度相适应，必要时可以可以通过交叉验证等方法对可能的选择进行比较。
第六章讲述了除了前面两章介绍的线性和非线性分类方法的一些比较常用的方法，包括近邻法、决策树与随机森林、罗杰斯特回归和Boosting方法等。它们实现的分类器通常也是非线性分类器，但是他们的原理有一些特殊性。近邻法直接根据训练样本对新样本分类；决策树和随机森林可以应用于非数量特征，并把特征选择与分布决策结合起来；而罗杰斯特回归则是把分类问题转化成对概率的回归估计问题，Boosting方法是通过将多个分类器进行融合从而得到更加有效的分类决策的方法。
第七章主要讲述了特征选择的特征评价准则，其中又介绍了基于类内类间距离的可分性判据、基于概率分布的可分性判据、基于熵的可分性判据和利用统计检验作为可分性判据。然后又介绍特征选择的最优算法、次优算法和遗传算法的原理方法，最后又介绍了以分类性能为准则的特征选择方法。如果特征之间存在冗余，通常在特征选择中会希望去掉这样的冗余，因为冗余的特征不能提供更多的分类信息。但是，在某些情况下，比如在利用基因表达数据进
行疾分类时，目的不仅仅是构造分类器把两类分开，而且希望通过这种分类鉴别出哪些基因的表达与所研究的疾病分类有关，也就是发现哪些特征与分类有关，此时就需要把所有包含分类信息的特征都保留下来进行下一步的分析，即使某种特征之间存在冗余。
第八章重点讲述了基于类别可分性判据的特征提取。然后介绍了主成分分析方法的原理和K-L变换的基本原理和应用方法。最后又介绍了多维尺度法的方法原理和应用，还介绍了非线性变换方法中的核主成分分析和IsoMap方法和LLE方法的原理。
第九章主要讲述了非监督模式识别的基本思想和一些有代表性的方法。重点讲述了混合模型的估计、动态聚类算法、模糊聚类方法、分级聚类方法和自组织映射神经网络。与监督模式识别相比，非监督模式识别问题中存在更大的不确定性，但同时也意味着非监督模式识别方法在人们探索未知世界中能够发挥更大的作用。在实际应用中，不但需要有效合理的运用本章介绍的非监督学习方法和其他聚类方法，而且要注意分析数据的特点，设法有效利用领域的专门知识，以弥补数据标注的不足。
第十章主要讲述了对模式识别系统的评价，其中重点讲述了监督模式识别方法的错误率估计、有限样本下错误率的区间估计问题等。评价模式识别系统性能的方法有多种，每种方法都有各自的特点和适用范围，当人们学习一种模式识别方法或者自己提出一种新的方法时，需要认真，客观的对待评价指标，选择能够反映问题本质的测试方法。
篇二：模式识别总结
模式识别实验报告
号：
学生姓名：学
实验2
一． (本文来自：WWW.xiaocaoFanwEn.cOM 小草范文网:模式识别个人总结)习题2.1
a) 实验代码 （实现类的，请列出代码，如果是验证类的，请不用列代码，
而是关键代码的解释）
clear all;
clc;
randn('seed',0)%Initialization of the randn function m=[0 0]';
S=[1 0;0 1]; S=[2 0;0 2]; N=500;
X = mvnd(m,S,N)';
figure(1), plot(X(1,:),X(2,:),'.'); figure(1), axis equal
figure(1), axis([-7 7 -7 7])
b) 实验结果截图
c) 结果分析（请不要讲空话或抄书）
1．M确定其中心点
2．S确定其分布范围，即点距离中心点的疏密程度
二． 习题2.2 a) 实验代码
函数部分：
function [z]=comp_gauss_dens_val(m,S,x) [l,c]=size(m);
z=(1/( (2*pi)^(l/2)*det(S)^0.5) )*exp(-0.5*(x-m)'*inv(S)*(x-m)); 实现部分：
m=[0 1]'; S=eye(2);
x1=[1 1]';
pg1=comp_gauss_dens_val(m,S,x1)
b)实验结果截图
c) 结果分析（请不要讲空话或抄书）
实验代码在pdf中已给出，其中m为中心点，S为协方差矩阵，x1为特征向量
三． 习题1.3.1
a) 实验代码 （实现类的，请列出代码，如果是验证类的，请不用列代码，
而是关键代码的解释）
函数部分：
function [z]=comp_gauss_dens_val(m,S,x) [l,c]=size(m);
z=(1/( (2*pi)^(l/2)*det(S)^0.5) )*exp(-0.5*(x-m)'*inv(S)*(x-m));
实现部分：
m=[0 1]'; S=eye(2);
x1=[0.2 1.3]'; x2=[2.2 -1.3]'; pg1=comp_gauss_dens_val(m,S,x1) pg2=comp_gauss_dens_val(m,S,x2)
b) 实验结果截图
c) 结果分析（请不要讲空话或抄书）
本实验为验证性实验，类似于实验2，所得结果正确。
四． 习题1.3.3 a)实验代码
clear all; clc;
randn('seed',0) %Initialization of the randn function m=[0 0]'; S=[1 0;0 1]; N=500;
X = mvnd(m,S,N)'; figure(1), plot(X(1,:),X(2,:),'.'); figure(1), axis equal figure(1), axis([-7 7 -7 7])
后续代码基本相同，只需修改S中数值即可。
b)结果截图
1.S=[1 0;0 1] 2.
S=[0.2 0;0 0.2]
3.S=[2 0;0 2]4.
S=[0.2 0;0 2]
5. S=[2 0;0 0.2] 6. S=[1 0.5;0.5 1]
7. S=[0.3 0.5;0.5 2] 8.
S=[0.3 -0.5;-0.5 2]
c)结果分析
本实验中可以看出协方差矩阵决定了所得图像的分布。将S定位为[x1,x2;x2,x3]，其中x2决定了图案偏向，例如第7、8张图进行比较，可以看出x2的影响，再由3、4、5可以看出x1决定图案的长度，x2决定图案的宽度。
五． 习题2.3 a)实验代码 函数部分：
function [X,y]=generate_gauss_classes(m,S,P,N) [l,c]=size(m); X=[]; y=[]; for j=1:c mj=m(:,j);
t=mvnd(mj,S{j},fix(P(j)*N)); X=[X t'];
y=[y ones(1,fix(P(j)*N))*j]; End
篇三：模式识别报告
一、模式识别概论
在信息的处理过程中，首先需要解决的就是信息的分类问题。按 “物以类聚”的自然规律，将大容量的信息分门别类，各种类别的信息分别归集在一起，然后找出它们内部的规律，以及它们相互之间的规律，然后按规律建立模型，进行生产过程的操作和控制，这样才能达到事半功倍的效果。
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称为模式，而把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类。人们为了掌握客观事物，按事物相似的程度组成类别。模式识别的作用和目的就在于对某一具体事物时将其准确地归入某一类别。模式识别系统都由两个过程所组成，即设计和实现。设计是指用一定数量的样本进行分类器的设计。实现是指用所设计的分类器对待识别的样本进行分类决策。模式识别系统主要由4个部分组成:数据获取，预处理，特征提取和选择，分类决策。
分类决策就是在特征空间中用统计方法把被识别对象归为某一类别。基本作法是在样本训练集基础上确定某个判决规则，使按这种判决规则对被识别对象进行分类所造成的错误识别率最小或引起的损失最小。
二、模式识别的方法
模式分类是模式识别的主要内容，即将某个模式分到某个模式类中。在这个过程中首先需要建立样本库，然后根据样本库建立判别函
数，这一过程由机器来实现，成为学习过程。然后对一个未知的新对象分析它的特征，并根据判别函数决定它属于哪一类。模式分类是一种监督学习的方法。可用于模式分类的方法有很多，经典的方法有： ①统计模式识别
统计模式识别方法是受数学中的决策理论启发而产生的一种识别方法。其基本思想是将特征提取阶段得到的特征向量定义在一个特征空间中，这个空间包含了所有的特征矢量。不同的特征向量，或者说不同类别的对象，都对应于此空间中的一点。在分类阶段，则利用统计决策的原理对特征空间进行划分，从而达到识别不同特征对象的目的。统计识别中应用的统计决策分类理论相对比较成熟，研究的重点是特征提取。这类方法中常用的方法有贝叶斯分类、线性分类、非线性分类和聚类分析。
这类方法的优点是比较成熟，能考虑干扰噪声等影响，识别模式基元能力强。但是该方法对结构复杂的模式抽取特征困难，不能反映模式的结构特征，难以描述结构的性质。难以从整体角度考虑识别问题。
②句法结构模式识别
句法识别是对统计识别方法的补充。统计方法用数值来描述图像的特征， 句法方法则是用符号来描述图像特征的。它模仿了语言学中句法的层次结构， 采用分层描述的方法，把复杂图像分解为单层或多层的简单子图像，主要突出了识别对象的结构信息。图像识别是从统计方法发展起来的，而句法方法扩大了识别的能力， 使其不仅
限于对象物的分类，而且还用于景物的分析与物体结构的识别。这类方法中常用的方法有自动机技术、CYK剖析算法、Early算法和转移图法。
该类方法识别方便，可以从简单的基元开始，由简至繁。能反映模式的结构特征，能描述模式的性质。对图形的畸变抗干扰能力较强。但是该方法当存在干扰和噪声时，抽取特征基元困难，且易失误。
③模糊模式识别
模糊模式识别的理论基础是模糊数学。它根据人辨识事物的思维逻辑，吸取人脑的识别特点，将计算机中常用的二值逻辑转向连续逻辑。模糊识别的结果是用被识别对象隶属于某一类别的程度即隶属度来表示的，一个对象可以在某种程度上属于某一类别，而在另一种程度上属于另一类别。一般常规识别方法则要求一个对象只能属于某一类别。基于模糊集理论的识别方法有:最大隶属原则识别法、择近原则识别法和模糊聚类法。
该方法由于隶属度函数作为样本与模板间相似程度的度量，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。但是该方法准确合理的隶属度函数往往难以建立，故限制了它的应用。
（1） 贝叶斯分类
贝叶斯判别的核心问题是：样本为特征向量X时，它属于哪一类可能性有多大。如能确定属于各个类别的百分比(概率)，分类决策就有了依据。贝叶斯分类有最大后验概率判决准则和最小风险贝叶斯判决准则。
①最大后验概率判决准则
如果P(ω1|x)>P(ω2|x), 则判决x属于ω1;
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 P(?j|x)?maxP(?i|x) i?{1,2,?,m}
则x∈ωj。
由于已知P(ωi)和p(x|ωi), 因此需要找到P(ωi|x)与它们之间
的关系。假设特征变量为X，由Bayes公式P(?i|x)?p(x|?i)P(?i) p(x)
maxp(x|?i)P(?i)，则x∈ωj;若p(x|?j)P(?j)?i?{1,2,?,m}
在最大后验概率判决准则中, x∈ωj的决策区域Rj为
??p(x|?j)P(?i)Rj??x|?,i?1,2,?,m,i??p(x|?i)P(?j)???j??? (j=1, 2, …, m)
最大后验概率判决准则的一个优良性质就是使平均错误概率达到最小。因此,最大后验概率判决准则又称为最小错误概率判决准则。 ②最小风险贝叶斯判决准则
基于最小风险的贝叶斯决策的基本思路是给每一种决策规定一个损失值(或代价), 将其作为因错误决策而导致的损失的度量。
1.决策ai： 将样本x的类别判为第j类。
2.损失函数λ(aj,wi)：对真实类别为第i类的样本采取决策aj所带来的损失。
3.条件风险
当样本x的真实类别未知时, 决策aj的条件风险是对x为所有可
能的真实类别条件下将样本判为第j类的代价求平均, 即
R(?j|x)???(?j,?i)P(?i|x)
i?1m
最小风险贝叶斯判决准则:
R(?k|x)?minR(?j|x)j?1,2,?,m
则判决x∈ωk，其中R(?j|x)???(?j,?i)P(?i|x)。
i?1m
（2）线性分类
线性判别函数的形式如下:
g(x)?wTx?w0
即g(x)?wTx?w0?w1x1?w2x2???wdxd?w0?0。其中w?(w1,w2,?,wd)T，x?(x1,x2,?,xd)T。其几何意义为d维欧几里德空间中的一个超平面。线性分类器设计的关键在于确定权向量w和阈值权w0。
对于两类分类问题, 线性判决函数的几何意义在于利用一个超平面实现对特征空间Rd的划分。即
wT(x1?x2)?0
其中w指向R1, R1中的点在H的正侧。R2中的点在H的负侧。如下图所示：