模式识别与聚类分析：从理论到实践

"基于分组的预测-识别模式讲义" 本讲义主要涉及的是模式识别，特别是基于分组预测的聚类分析方法。模式识别是确定样本所属类别的过程，通过对客观对象的特征描述来归属到某一类型。在这一领域，聚类分析是一个重要的工具，它用于对数据进行无监督的分类，找出数据集中的内在结构。 聚类分析有四个基本应用方向，其中一个例子是医疗领域的疾病诊断。通过对被同种疾病感染的病人数据进行聚类，可以形成不同的病人群体。当新病人出现时，可以根据其特征将其分配到相应的聚类中，从而辅助判断其病情。 课程由蔡宣平教授主讲，主要面向信息工程专业的本科生、硕士生和博士生，涉及到的相关学科广泛，包括统计学、概率论、线性代数、形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉等。教学方法强调理论与实践的结合，通过实例教学帮助学生理解和应用模式识别知识。 教学目标不仅在于让学生掌握基本概念和方法，还要能够解决实际问题，甚至通过学习模式识别提升思维能力，为未来工作打下基础。课程要求学生不仅要完成课程学习并通过考试，还鼓励将所学应用于课题研究。 推荐的教材包括孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞译的《模式识别——原理、方法及应用》以及李晶皎等译的《模式识别（第三版）》。课程内容涵盖了引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习、训练与错误率估计、最近邻方法和特征提取与选择，同时设有上机实习环节，以便学生实践操作。 聚类分析是第二章的重点，它是通过分析数据的相似性或差异性，将数据分为不同的群组或簇。在实际应用中，聚类可以帮助我们发现数据的隐藏结构，预处理新数据，或者作为其他机器学习算法的初步步骤。在模式识别中，特征选择和提取也是关键，选择那些最具代表性和区分性的特征有助于提高识别的准确性和效率。 这门课程旨在培养学生的模式识别技能，使他们能够运用这些技能解决实际问题，特别是在数据密集型和模式识别需求高的领域，如医学诊断、图像分析和自然语言处理等。通过深入学习和实践，学生将能够在理论和应用之间建立坚实桥梁，为未来的科研和职业发展奠定坚实基础。