模式识别理论.pptx

模式识别理论第1页/共66页什么是模式识别模式识别（Pattern Recognition）是一种从大量信息和数据出发，在专家经验和已有认识的基础上，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别的、评价的过程。 从数学角度而言，模式识别也是一个数学建模过程。只是给出的是定性结论而不是定量指标。第2页/共66页什么是模式识别模式识别包括两个阶段，即学习阶段和实现阶段，前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律，后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识别。广义的模式识别属计算机科学中智能模拟的研究范畴，内容非常广泛，包括声音和语言识别、文字识别、指纹识别、声纳信号和地震信号分析、照片图片分析、化学模式识别等等。计算机模式识别实现了部分脑力劳动自动化。第3页/共66页模式识别的特点模式识别的理论基础是多元统计理论和一些近代数学方法（如神经元网络理论）。模式识别给出的是统计和经验的规律，无法提供关于样本理论模型。第4页/共66页 用计算机模式识别方法总结规律预报未知，虽然不如纯粹的理论方法严格和有明确的机理及解释，但却有广泛的适应面，能够在现有知识、理论不够完善的情况下发挥作用。在用计算机模式识别方法解决问题时，我们仍需要借助于与研究对象相关的理论知识，去估计、判断影响研究对象的大致因素，用这些因素的参数构筑多维空间（即模式空间）描述研究对象的特征，才能用模式识别的方法总结规律。第5页/共66页模式识别计算过程示意图第6页/共66页有监督模式识别（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样本作为训练集，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。 第7页/共66页无监督模式识别（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。 第8页/共66页模式空间 样本xi可用一组参量(矢量)来表征，即 xi=(xi1, xi2, ..., xin)，在模式识别中，这种参量值又称特征。通常这些参量实际上就是原始数据。这样一组参量构成了模式识别空间的一个点，或称一个n维的模式。由这些模式所构成的n维变量空间，称为模式空间。因高维模式空间提供了更多的信息，故有可能解决一些低维空间中难于解决的问题。第9页/共66页模式识别常用术语特征抽提（Feature Extraction）训练集（Training Set）识别率（Recognition Rate）预测能力（Predictive Ability） 第10页/共66页注意事项训练集的数据一定要可靠。训练集的样本数目要足够多，样本数m与模 式空间维数n 的比值至少应满足m/n≥3，最好m/n≥10。模式空间特征的选择是成败的关键，要选取与样本分类有关的特征，如果不能包括与分类有关的主要特征，模式识别就不会有好的效果。第11页/共66页模式识别的数据预处理 第12页/共66页第13页/共66页第14页/共66页模式间相似度的度量第15页/共66页第16页/共66页模式识别方法I有监督模式识别法（判别分析法）Supervised pattern recognition (Discriminating analysis methods)第17页/共66页参数判别分析法 包括距离判别、Fisher判别与Beayes 判别分析法等非参数判别分析法 包括线性学习机、K-最近邻法、人工神经网络法等 第18页/共66页K-Nearest Neighbors Discrimination Method KNN法的基本假设： “同类样本在模式空间中相互较靠近，不同类样本在模式空间中相互远离” 。第19页/共66页K最近邻法考查未知样本点的K个近邻（K为单数整数），若近邻某一类样本最多，则可将未知样本判为该类。 为了进行定量判别，可先找出待分类样本的最近邻，并事先约定最近邻区域中的训练集样本数。如果只取一个最近邻样本点，即样本数为１，则称1NN法；如果取２个最近邻样本点，即样本数为2，则称2NN法；如果样本数为K，则称K近邻法，简称KNN法。第20页/共66页KNN算法计算未知样本点和所有训练集样本点之间的距离。从最小距离开始计样本数，一直计到有K个样本数为止，此时所对应的距离就为最近邻的最小距离。如果在这个最小距离中，距某一类训练集中的样本数多，距离又小，则可将待分类样本划到该类中。优点：对数据结构无特殊要求，简单易行，不需要训练过程。缺点：未对训练点进行信息压缩，每判断一个点都要将其对所有已知点的距离计