什么是模式、什么是模式识别、模式识别的方法、过程 |
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什么是模式(pattern):
模式是存在于时间和空间中可观察的物体,如果可以区分相同或者相似的物体类别,可区分的物体称之为模式。模式不是指具体的物体,而是抽象的类别。 例如:人这个类别是一种模式,自行车这个类别是一种模式。 什么是模式识别:1.模式识别的抽象表示:
X:表示特征集集合(或称特征空间) Y:表示类别标号集(或称解释空间) F:表示模式识别的判别方法(或称假说) X可以指模式的特征,可以理解为模式的属性,Y表示类别标号集,理解为类别的集合,F表示判别方法,理解为X与Y之间的映射关系。 模式识别是通过某种特定假说(F),给定一些特征的时,识别为某种特定模式。 2.判别方法F获得的两种途径:监督学习,非监督学习 监督学习:已知类别的样本集,按照特征向量分布确定假说(F),假说确定以后,对未知模式进行识别分类。 非监督学习:在没有先验知识情况下,通常采用聚类分析方法,特征向量聚集为若干个群。 模式识别的方法:模式识别的方法主要四类: 1.数据聚类:用于非监督学习 2.统计分类:用于监督学习 3.结构模式识别:通过对基本单元判断是否符合某种规则 4.神经网络:可同时用于监督或者非监督学习,通过模拟人脑,调节权重来实现 模式识别的过程:模式识别简单分为四个步骤: 数据获取——数据预处理——特征提取与选择——分类决策 数据获取:将对象转化为计算机可以运算的符号(对数据进行量化) 预处理:将有用的信息留下,无用的信息去除 特征提取和选择:对数据进行降低维度的过程 分类决策:在特征空间中用模式识别的方法,将识别对象归为某一类 |
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