本書重點介紹模式識別的基本概念和基本方法,在保證理論完整性的前提下,詳細討論具體算法的基本思想、實現(xiàn)方法、優(yōu)缺點以及適用領(lǐng)域,使讀者在了解模式識別基本理論的同時能夠掌握分類器設(shè)計方法,通過具體的應(yīng)用實例和實踐環(huán)節(jié),幫助讀者盡快做到理論與實踐的結(jié)合,掌握模式識別方法用以解決在具體應(yīng)用中所遇到的問題。
本書主要面向初學者和有一定自學能力的科研工作者,致力于對模式識別理論框架下概念的準確把握和算法實際應(yīng)用能力的培養(yǎng),算法與實用并重。本書可作為計算機科學與技術(shù)、電子科學與技術(shù)、控制科學與工程等專業(yè)本科生、研究生的教材或科學參考書,也可為其他相關(guān)專業(yè)人員了解模式識別方法提供入門參考。
目錄
第1章 緒論
第2章 距離分類器
第3章 聚類分析
第4章 線性判別函數(shù)分類器
第5章 特征選擇與特征提取
第6章 非線性判別函數(shù)分類器
第7章 統(tǒng)計分類器及其學習
第8章 模式識別應(yīng)用系統(tǒng)實例
附錄
A 矢量、矩陣及其導(dǎo)數(shù)
B 最優(yōu)化方法
C 概率論
D 高斯分布參數(shù)的極大似然估計
E 高斯混合模式EM算法的迭代公式
參考文獻