模式识别简答题要点

简介：
《模式识别简答题要点》是一本针对模式识别课程设计的学习辅助资料，汇总了大量关键概念和问题解答，帮助学生深入理解并掌握该领域的核心知识。 ### 模式识别简答题重点解析 #### 一、模式的概念及模式识别目的 1. **模式**：从广义上来看，模式是对一个客观事物的描述，它代表着一种可供模仿的理想模型。而在狭义上，则特指对感兴趣客体的定量或结构描述。“模式”这一概念并不直接指向事物本身，而是侧重于描述事物中所包含的信息。 2. **模式识别的目的**：主要是利用计算机技术来实现物理对象的自动化分类，在最小化错误概率的前提下使识别结果尽可能与实际对象一致。 #### 二、模式识别系统的基本组成 - **数据获取**：这一环节涉及将研究对象转换为计算机可处理的形式。 - **预处理单元**：主要功能包括去除噪声，提取有用信息及恢复受损的数据等操作。 - **特征提取和选择**：该阶段旨在通过对原始数据进行变换，提炼出最能体现分类本质的特征。 - **分类器设计**：涉及建立用于训练模式识别规则的过程即所谓的“学习”过程。 - **分类决策**：在特征空间中运用模式识别方法将待识别对象归入相应的类别。 #### 三、模式识别的分类 1. **按理论分类** - 统计模式识别（基于概率论的方法）。 - 句法模式识别（依赖于语法结构分析）。 - 模糊模式识别（适用于处理不确定性问题）。 - 神经网络模式识别（模拟人脑神经元的工作原理进行识别） 2. **按实现方法分类** - 监督分类：需要已知类别的训练数据，如判别函数等。 - 非监督分类：无需预先知道类别信息，例如聚类分析。 #### 四、相似性测度 - 定义：用于衡量模式之间相似程度的一种量度方式。 - 应用：可以通过距离来量化同一类模式间的相似性和不同类模式之间的差异性。 #### 五、聚类准则与算法 1. **聚类准则**： - 基于数值的聚类标准，目的是确保同类样本被归为一类而异质样本则分配到不同的类别。 - 阈值准则：根据预设的距离阈值进行分类。 - 函数准则：通过构建反映模式间相似性和差异性的函数来进行聚类。 2. **迭代自组织数据分析算法(ISODATA)** 1. **初始参数选择**，包括预期的聚类中心数目等设定。 2. 按照最近邻规则对样本进行初步分类。 3. 根据各类中的距离指标调整聚类中心直至满足收敛条件为止。 4. 判断是否达到终止标准：若未达标，则重复上述过程。 3. **与K-均值算法的比较**： - ISODATA算法更加灵活，尤其适用于未知类别数目的情况。 - 在更新聚类中心方面两者具有相似性，但ISODATA还引入了额外试探步骤以增加人机交互的可能性。 #### 六、聚类效果评价指标 - **聚类中心之间的距离**：较大的距离通常意味着较高的分类区分度。 - 聚集域内样本数目和它们与各自类别核心的距离方差也是重要的评估因素，这些可以提供关于模式是否适合当前类别的重要信息。 #### 七、判别函数法 - 定义: 基于已知类别的训练数据确定用于分类的函数，并用该函数对未知对象进行归类。 - 特点：属于监督学习方法，通过构建特定准则来实现分类任务。 #### 八、多类别情况比较 - **两分法**与**ωiωj两分法**的区别在于前者需要更多的判别函数。然而，在某些情况下后者可能更有利于线性可分性的实现。 #### 九、感知器算法 - 核心思想：采用奖惩机制来不断调整分类器的权重向量，以提高分类准确性。 #### 十、最小平方误差算法(LMSE) - 基本思路: 利用训练数据通过迭代优化方法寻找最优参数配置从而实现对未知样本的良好预测能力。 - 应对策略：选择具有高识别信息量且可靠的特征来应对“维数灾难”。 模式识别作为人工智能和机器学习中的重要技术领域，在实践中扮演着关键角色。通过对基本概念、系统组成，分类方式，相似性度量以及聚类算法及其评估指标的理解可以更好地掌握这一领域的核心内容，并在实际应用中加以利用。