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文档简介

1、 特征：模式就是用它们所具有的特征特征(Feature) （反映事物的本质属性）描述的。 特征向量：对一种模式与它们的样本来说，将描 述它们的所有特征用一特征集表示 : 例如对水果进行分类 ：用水果的重量，近似球体直径 表示水果: 一只苹果重0.3斤，直径10厘米, 则可表示成(0.3,1.0) ,., n Of ff 2 语音信号这种随时间变化的信号，属于时域 信号。此时，元素之间的时间先后顺序很重 要，因此可用向量的形式将它们排列起来。 说的严格一些，对语音信号进行采样，然后 将在不同时刻采样值排列起来，组成向量。 数字图像：它由排列整 齐的二维网格组成，分 为若干行与若干列，相 当于一个

2、二维数组，或 称矩阵。 每个元素称为像素。 图像的运算是向量运算。 A 11111 00001 00010 00100 00100 00100 00100 统计模式识别 在特征空间与特征向量这种表示模式的方 法前提下，讨论模式识别的基本理论与基本 方法。 结构模式识别 基于结构性描述方法 两种鱼的长度的分布（只用长度分类） 不存在一个阈值能分开两类鱼。任何阈值都会存在错 分。最佳阈值：l，错分类数目最小。 鲑鱼 鲈鱼 鲑鱼 鲈鱼 两种鱼的光泽度的分布（只用光泽度分类） 不存在一个阈值能分开两类鱼。任何阈值都会存在错分。最 佳阈值：x，错分类数目最小。 两个特征（光泽度和宽度）分类，线性分类器

3、中间斜线是分界线，误差别前述两种效果好，但仍有 一些错误。 复杂的决策曲线。对训练样本可得无错分样本。但，推广能 力很差。如。新的点“？”，更像是“鲑鱼”，但分为“鲈 鱼” 判决曲线：分类性能和分界面复杂度的一个最优折中。 对新的样本的分类性能也很好 数据获取数据获取 预处理预处理 特征提取与选择特征提取与选择 分类器设计分类器设计分类决策分类决策 分类器参数分类器参数分类结果分类结果 训练过程训练过程识别过程识别过程 A 11111 00001 00010 00100 00100 00100 00100 u分类器设计：将该特征空间划 分成由各类占据的子空间，确定 相应的决策分界。 u分类决策：是指分类器在分界 形式及其具体参数都确定后，对 待分类样本进行分类决策的过程。 需要区分不同类型的冰盖，将冰分成坚固冰（滑）或有某种程度或方式 形变的冰 右下图是加拿大北冰洋上一小区域的分类，左图是原始

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