模式识别理论及其应用论述(ppt 50页)

模式识别理论及其应用论述目录：
一、模式识别计算过程示意图
二、有监督模式识别（判别分析）
三、无监督模式识别（聚类分析）
四、常用术语
五、注意事项
六、模式识别的数据预处理
七、特征抽提
八、模式间相似度的度量
九、马氏距离（Mahalanobis Distance）
十、KNN算法
十一、简化的KNN法—类重心法
十二、线性学习机法
十三、无监督模式识别法
十四、模式识别在分析化学中的应用
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模式识别理论及其应用论述内容提要：
有监督模式识别（判别分析）：
如果样本的类别数是已知的，先用一组已知类别的化合物作为训练集，建立判别模型，再用建立的模型根据相似性原则来对未知样本进行识别，称为判别分析。判别分析是在事先知道类别特征的情况下建立判别模型对样本进行识别归属，是一种有监督模式识别。
无监督模式识别（聚类分析）：
如果预先不知道样本的类别，要在学习过程中根据样本的相似性对被识别的样品进行识别分类和归类，称为聚类分析。聚类分析是完全依靠样本自然特性进行识别的方法，是一种无监督模式识别。

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