哈工大模式识别课程期末总结.ppt

，哈尔滨工业大学，课程综合复习，2，主要内容，1。期末考试/检查2。张知识点整理，3，1。期末考试/检查信息，4，1。确认考试人员名单；考试/检验方法学位课程：考试70%报告30%；选修课：100%报告(不需要考试)。3.报告表单(请参阅word文档)4。考试问题(100分钟)1。短答案(35分钟)7*5=35分钟2。诱导问题(8分钟)3。证明问题(8分钟)4。问题回答(24分钟)3*8=24分钟5。计算问题(25分钟)9 8 8=25分(记住要带尺子的点、铅笔、橡皮)，期末考试信息，5，2章知识点整理，哈尔滨工业大学，第1章模式识别介绍，主要内容信息收集：测量、采样、量化和显示为矩阵或矢量。一般来说，有关输入对象的信息包括二维图像(文字、指纹、地图、照片等)、一维波形(脑电波、心电图、机械振动波形等)、物理参数和逻辑值(身体检查的温度、血液检查结果等)、2。预处理：有三种类型：去噪、加强有用信息和处理输入测量仪或其他因素引起的干扰。3 .要素提取和选择：通过转换原始数据以实现有效的标识分类，提取和选择最能反映分类特性的要素。4 .确定分类：在要素空间中将识别的对象进行统计分类。预设方法是根据一组范例训练来确定决定规则，以最小化识别目标的错误识别率或最小化损失。5 .后处理：采取适合决策的措施。哈尔滨工业大学，第二章贝叶斯决策理论，主要内容，概率论基本知识贝叶斯决策基于基本知识最小错误率的贝叶斯决策基于最小风险的贝叶斯决策分类器设计正态分布的统计决策摘要，贝叶斯决策基础，贝叶斯决策基础，基于最小错误率的贝叶斯决策，基于最小错误率的贝叶斯决策， “基于最小错误率的贝叶斯决策”、“基于最小错误率的贝叶斯决策”、“基于最小风险的贝叶斯决策”、“基于最小风险的贝叶斯决策”、“基于最小风险的贝叶斯决策”、“基于最小风险的贝叶斯决策”、“基于最小风险的贝叶斯决策”、“基于最小风险的贝叶斯决策”、“基于最小风险的贝叶斯决策” 简介参数估计正态分布的参数估计非参数估计本章概要、参数估计、参数估计、最大似然估计、最大似然估计、最大似然估计、最大似然估计、最大似然估计、最大似然估计、贝叶斯估计 4.1.1概念建议、线性判别函数、4.1.1概念建议、线性判别函数、4.1.1概念建议、线性判别函数、4.1.1概念建议、线性判别函数、说明：判别函数g(x)是任意的，fisher线性判别基准函数，fisher线性判别基准函数，fisher线性判别基准函数，fisher线性判别基准函数，fisher线性判别基准函数，fisher线性判别基准函数，fisher线性判别基准函数，哈尔滨工业大学，简介2类别可分离性标准3特征选择4。特征提取，60，哈尔滨工业大学，第7章邻居法，61，主要内容，0。简介1 .近邻法原则和决定规则2。快速搜索近邻法3。剪辑近邻法4。压缩近邻法，62，1。近邻法原则及其决定规则，63，基本原则，64，近邻法决定规则，65，近邻法决定规则，66，问题建议，67，2。快速搜索近邻法，68，3。夹根法，69，4。压缩近邻法，70，哈尔滨工业大学，第8章PCA)，71，主要内容，1。简介2主成分分析(PCA)3 K-L基于展开的特征提取4。使用案例，72，2。根据主成分分析，73，方差最大化原理，用一组新的线性独立和互正交向量表示原始数据矩阵的行(或列)。这组新向量(主要元件)是原始资料向量的线性组合。通过转换原始数据、缩放(平均相减分布)和坐标旋转(要素分解)获取新坐标系(要素矢量)后，用新坐标系下的原始数据投影(点积)替换原始变量。I .主成分分析的基本原理，74，主成分分析的优点是可以找到表示原始数据排列的最重要变量的组合，通过显示最大方差，可以有效地直观显示样本之间的关系，在最大主要成分的分数中，对原始数据排列中的信息进行近似，75，人脸识别，76，人脸识别该方法首先将人脸图像映射为高维空间的矢量，然后应用统计离散K-L变换方法，构造各分量不相关的特征空间，即特征人脸空间，然后将人脸图像的矢量从高维空间映射为特征人脸空间，从而获得特征系数。PCA构建特征面部空间，哈尔滨工业大学，第9章人工神经网络，主要内容，1 .基本知识2。前馈神经网络3。反馈神经网络4。自组织映射神经网络，神经网络学习方法，神经网络学习：从环境中获取知识，调整网络参数以提高自身性能，主要称为网络训练。学习方法：监督学习监督监督监督学习规则：纠错学习算法竞争学习算法，4 .自组织映射，自组织映射也称为SOFM。Kohonen建议，som将SOM训练为一组未知的样本，这是SOMA(自组织分析)的基本理念，这是自组织学习过程本身不受监督的学习过程，用于识别非监督模式。图像密度图计算；基于图像密度图形划分群集(合并节点表示的小群集)。，特征：对数据分布形状的依赖较小。反映真实存在的群集数，尤其是人机合作分析(高维数据的有效二维显示)的数学研究的合适问题：图像密度和样本分布密度之间的关系？保留拓朴性质？如何在SOM平面上群集？哈尔滨工业大学，第10章无监督学习，主要内容，1 .引言2。单峰子集(类)的分离方法3。类别分离的间接方法4。分类聚类方法，绪论，对哪些假设(对集群应具有的性质的理解)的结果：集群(集群)属于中间结果(数学结果)，需要解释以赋予物理意义(后处理)，应用：复杂系统未知特性分析(例如，三点：定义了评价样品相似性测定聚类质量的基准函数。初始分类方法和迭代算法，动态聚类，动态聚类，初始划分：通常可以先选择代表点，然后进行初始分类。代表点选择方法：1。经验选择2。随机分成c级，选择各种类型作为代表点3。密度方法。计算每个采样的恒球邻居中的采样数，选择具有最大“密度”的采样点作为第一个代表性点，选择具有一定距离的最大“密度”点作为第二个代表性点，然后，。使用前c个采样点作为代表点。使用C1聚类查找c的代表点。也就是说，从类1开始，在每种类型的中心添加最远的采样点。动态群集，初始分类方法：1。最近的距离方法。接近哪个代表店，就属于哪一类。2.最近的距离方法已分类，但此类的代表点每次都重新计算。3.直接拆分初始分类：每个示例都是其自己的类，如果第二个示例小于特定距离阈值，则会将其分组到此类中。否则，它将成为新类。4.规格化要素，并使用每个样例要素的总和作为初始分类的基础。说明：初始分割没有固定的规则，大部分是启发式方法。c均值法结果受初值影响，是区域最优解。动态聚类，c-means聚类方法用于无监督模式识别的问题：要求类别数已知；最小方差划分，不一定反映内部分布。相对于初始分割，不能保证全局优化。4。层次聚类方法，想法：从每个类型只有一个样本点开始，每个等级只合并两个类，每个等级只合并两个类，直到最后一个样本分组到一个类为止。Hierarchicaltree - dendrogram群集过程中基于类之间相似性的类别数，分支长度：节点/分支之间的相似性或距离分支位置反映：可以根据需要调整，而无需更改树结构；需要研究距离/相似性度量：欧洲距离、相关、城市块、各种选择，例如分类集群方法，距离(相似性度量):样本之间度量集群之间的度量，算法(自下而上):(1)每个样本合并为两个类别，直至所有样本合并为两个类别；(2)最大相似性(最小距离)两种类型的合并；(3)迭代(2)，分级聚类方法，分级聚类方法，哈尔滨工业大学，第11章模糊模式识别，主要内容，1 .引言2。模糊集的基本知识3。模糊特征和模糊分类4。特征的模糊评价5。模糊聚类方法6。模糊k-最近的折叠分类器，模糊c-平均方法(FCM)，c-平均算法，模糊c-平均，模糊c-平均模糊c-means算法：改进的模糊c-means算法但是，在某些情况下，通过在距离计算中引入非线性，使其不小于皮革值，可能会出现仅包含一个示例的类。AFC，FCM与c平均值一样，依赖初始值。实验效果示例1:类别嵌套和类别模糊：C缩进值：FCMO:AFC，改进的模糊C均值算法)，正确的群集(C=4)，CM群集(C=3)，FCM群集(C=)与决策c-means算法和模糊c-means算法一样，改进的模糊c-means算法对集群中心的初始值仍然非常敏感，为了获得更好的结果，可以将决策c-means算法或模糊c-means算法的结果作为初始值。改进的模糊c均值算法，哈尔滨工业大学，第12章统计学习理论，主要内容，1 .统计学习理论，2 .支持向量机3。内核方法，2 .支持向量机，根据统计学习理论，学习机的实际风险包括经验风险和信任范围值两部分。基于经验风险最小化标准的学习方法只强调教育样本的经验风险最小化错误，不最小化信任范围值，从而降低了宣传能力。基本概念、Vapnik和1995年建议的支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)将教育错误作为优化问题的限制，将信任圈值最小化作为优化目标。换句话说，SVM是基于结构风险最小化标准的学习方法，它提供了比某些传统学习方法更好的宣传能力。SVM解决方案最终转换为第二次编程故障诊断，因此SVM唯一的最佳解决方案SVM在解决小示例、非线性和高维模式识别问题方面具有很多独特的优势，Joachims最近使用了SVM在Reuters-21578上执行文本分类，这可能适用于函数拟合等其他机器学习问题。SVM解决方案最后转换为第二次编程问题的解决方案，因此SVM是SVM唯一的最佳解决方案，在解决小示例、非线性和高维模式识别问题时具有许多独特的优势。Joachims可以使用最近的SVM在Reuters-21578上执行文本分类，并声称比当前发布的其他方法更好，从而适用于其他机器学习问题，如函数拟合。特征：非线性映射是SVM方法的理论基础，SVM使用内部产品内核函数代替高维空间的非线性映射。特征空间划分的最佳超平面是SVM的目标，最大化分类毛利的想法是SVM方法的核心。支持向量是SVM的教育结果，在SVM分类决策中起到决定作用的是支持向量。SVM是一种新颖的小样本学习方法，具有坚实的理论基础。概率测量或大量定律基本上不涉及，因此与现有的统计方法不同。本质上，避免了从诱导到演绎的传统过程，有效实施了从训练样本到预测样本的“传递推理”，极大地简化了常见的分类和回归问题。基本概念，特征：SVM的最终确定函数仅由少数支持向量确定，计算的复杂性取决于支持向量的数量，而不是样本空间的维数，因此从某种意义上避免了“维度灾难”。少数支持向量确定最终结果，因此