模式识别及Python实现 课件 第1-5章 模式识别概述 -其他典型分类方法

PPT下载/xiazai/第一章:模式识别概述模式识别及Python实现前言PREFACE模式识别诞生于20世纪20年代，随着40年代计算机的出现，50年代人工智能的第一次浪潮涌起，模式识别在60年代迅速发展成一门学科。经过多年的发展,模式识别研究取得了大量成果，在人工智能、图像识别、医疗诊断、语音识别等领域实现了成功应用。但是，鉴于模式识别研究涉及大量复杂问题,现有的理论方法对于解决实际问题仍有局限。为了使读者全面地掌握模式识别学科的研究现状，对现有方法的有效性和局限性有较为全面的认知，正确使用基本的模式识别方法，本章主要介绍模式识别的基本概念、模式识别系统的组成及应用,以呈现模式识别的现状及探究可能的未来发展方向。123基本概念系统组成基本方法目录

CONTENT45应用场景本书主要内容PART

1基本概念PART01​​BasicConcept​​模式识别是指通过一系列数学方法让计算机实现对各种事物或现象的分析、描述、判断、识别的过程，最终目标是使用计算机实现人对外界事物识别和分类的能力。对于具有相似性质的事物，人们常常会根据其相似性进行分类，从而更全面地掌握客观事物。模式识别的目的和作用就是面对某一具体事物时，能将其正确地归入某一类别。例如，在数字识别任务中，由于人们具有各种书写习惯，数字“5”存在不同的写法。但在本质上，它们都是数字“5”，属于同一类别。如何正确地将不同写法的数字“5”归为同一类别，这就是模式识别系统所要实现的。对于一个鲁棒的模式识别系统，即使从未见过某种写法的“5”，也应能正确地将其分到“5”这个类别中去。手写数字“5”PART

2系统组成PART02SystemComposition​​数据获取预处理特征提取与选择分类识别模式识别系统数据获取的作用是用计算机可以运算的符号来表示所研究的对象。一般情况下,数据获取需要通过各种仪器或传感器获取如脑电图、心电图等一维波形,或指纹、照片等二维图像,以及其他的物理参量或逻辑值。数据预处理的作用是去除所获取信息中的噪声,增强有用的信息,使信息更有利于后续识别的处理过程。常用的预处理方法大致有以下几类：(1)数据统计及可视化。(2)数据清洗。(3)数据增强。为了有效地实现分类识别,需要对原始数据进行特征提取与选择,以得到最能反映分类本质的特征。通过特征提取与选择可以将高维数的测量空间中表示的模式变为在低维数的特征空间中表示的模式,对所获取的信息实现从测量空间到特征空间的转换。分类识别可分为两方面:分类器设计和分类决策。分类器设计是指将样本特征空间划分成由各类占据的子空间,确定相应的决策分界和判决规则,使按此类判决规则分类时错误率最低。分类决策是指对于待识别样本实施同样的数据获取、预处理、特征提取与选择,用所设计的分类器进行分类。PART

3基本方法PART03BasicMethod​​根据表示方式分类根据表示方式的不同，已有的模式识别方法可以分为统计模式识别方法和结构模式识别方法两类。（1）统计模式识别方法。对于图像识别问题来说，该方法重要的是找出能反映图像特点的特征度量，把图像数据进行信息压缩,来抽取图像的特征。（2）结构模式识别方法。该方法是把作为一个整体进行分类比较困难的复杂模式分解为若干较简单的子模式，而子模式又可分解为若干基元，通过对基元的识别来识别子模式，最终达到识别模式。以上两类模式识别方法相比,结构模式识别方法的训练较为困难。基本方法模式识别有很多类方法，下面主要介绍根据表示方式分类和根据学习方法分类的方法。根据学习方法分类根据学习方法进行分类,模式识别方法可以分为监督模式识别方法、非监督模式识别方法及半监督模式识别方法。（1）对于监督模式识别问题，能够获得一定数量类别已知的训练样本作为学习过程的“导师”，在其分类识别过程中通常人为给定分类准则，通过设计有监督的学习过程使系统能完成特定的识别任务。（2）对于非监督模式识别问题，训练样本的类别是未知的,通过考查训练样本之间的相似性来进行分类识别，也称作“聚类”。在实际应用中，无类别标签的样本数据易于获取,而有类别标签的样本数据收集成本较大，标注一般也比较费时费力。在这种情况下,半监督模式识别方法更适用。PART

4应用场景PART04ApplicationScenario​​应用场景（1）图像识别为基础的智能视频监控技术。（2）汽车自动驾驶领域。（3）图像检索。（4）对动态视频、音频等其他形式多媒体信息的检索。图像识别与检索生物特征识别语音识别文字识别文字识别技术可以把纸张文档和拍照文本图像变成电子文本，具有广泛的应用价值，包括：印刷体光学字符识别、手写体文字识别、手写体数字识别。以人脸图像识别为代表的生物特征识别技术在边检通关、居民证照、公安司法、信息网络等公共安全领域和门禁、考勤、学校、医院、超市等民用领域都得到了广泛应用。以隐马尔可夫模型和统计语言模型为基础的语音识别技术近期获得了较大进展。这一时期的语音识别技术多应用于语音评测、声讯服务和安全监控等领域。PART

5本书主要内容PART05​MainContents​​输入标题全书共分9章。第1章是模式识别概述。结合实例讲述模式识别的基本概念和模式识别系统的基本组成,同时也展示了模式识别广阔的应用空间。第2章是线性分类器。介绍了经典的Fisher线性判别分析、感知准则函数和多类线性分类器。第3章是贝叶斯分类器。重点讲述作为理论基础的贝叶斯决策理论,还介绍了基于正态分布的最小错误率贝叶斯分类器和朴素贝叶斯分类器。第4章是概率密度函数估计。介绍基于概率密度函数的基本估计方法,包括最大似然估计、近邻估计和Parzen窗口估计。第5章介绍了其他几种常用的分类方法,包括近邻法、支持向量机、决策树和随机森林。第6章是特征提取与选择。包括主成分分析、多维尺度分析和特征选择方法。第7章是聚类分析。介绍了非监督模式识别方法,包括基于模型的方法、动态聚类方法和分级聚类方法。第8章是深度神经网络。包括经典的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。第9章是模式识别在图像分析中的应用与发展。综合前8章介绍的模式识别方法,介绍一些经典的模式识别系统,包括人耳识别系统、手写体数字识别系统、中文文本分类系统设计等本书主要内容谢谢观看THANK

YOUPPT下载/xiazai/第二章:线性分类器模式识别及Python实现前言PREFACE模式识别的基本问题之一就是通过特定的方式找到不同类别样本之间的分界面，实现对不同类别样本的分类。一种最直接的方法就是直接使用样本设计分类器，其基本思想是:假定判别函数的形式是已知的，用样本直接估计判别函数中的参数。但在实际应用中，通常不知道判别函数的最优形式，此时可以根据对问题的理解设定判别函数的类型，进而利用样本求解判别函数。因此，需要考虑三方面的问题:判别函数的类型、分类器设计的准则以及使用何种算法计算出最优的判别函数参数。本章主要介绍线性分类器的设计方法。123基本概念Fisher线性判别分析感知器算法目录

CONTENT45广义线性判别函数多类线性分类器PART

1基本概念PART01​​BasicConcept​​

(4)线性可分样本与线性不可分样本：如果两类样本之间有明确的分界线，且可以使用如图(a)所示的直线将两类样本分开，则称这些样本是线性可分的；如果两类样本之间并没有明确的分界线，无法使用一条直线将其分开，我们称样本是线性不可分的，如图(b)所示。

下图给出了在特征空间维度为2时线性判别函数的几何解释。

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2Fisher线性判别分析PART02FisherLinearDiscriminantAnalysis(1)基本思想：寻找一个投影方向，使不同类的样本投影后相隔尽可能远，同类的样本投影后分布尽可能聚集。对于两类的线性分类问题来说，可以将所有的样本点从高维特征空间投影至某个方向上，在投影后的一维特征空间中寻找一个阈值点将两类样本区分开来。过阈值点且与投影方向垂直的超平面就是该分类问题的决策面。(2)目标：解决如何对样本进行投影以及投影后如何寻找样本划分阈值的问题。即：找到一个投影方向，使得投影后两类样本的类间距离尽可能大、类内距离尽可能小。有利于分类的投影方向不利于分类的投影方向

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3感知器算法PART03PerceptronAlgorithm​​

感知器模型

解向量和解区示意图

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4广义线性判别函数PART04GeneralizedLinearDiscriminantFunction

非线性判别函数示例

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5多类线性分类器PART05​MulticlassLinearClassifier​​

采用两分法实现多类分类器时可能出现的“歧义”区域

多类线性分类器

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YOUPPT下载/xiazai/第三章:贝叶斯分类器模式识别及Python实现前言PREFACE贝叶斯决策理论是处理模式识别分类问题的基本理论之一，对分类器的设计具有重要的指导意义。贝叶斯决策理论的基本思想是，给定具有特征向量的待识别样本，计算其属于某一类的概率，并将它属于某一类的概率值作为后续分类决策的依据。在具体实际应用过程中，我们往往需要首先根据训练样本来估计各类的概率密度函数，然后再进行分类决策。在使用贝叶斯分类器时，我们要求满足以下两个前提条件：（1）每类样本的概率密度函数是已知的；（2）样本的类别数是已知的。本章将详细介绍在满足以上两个条件的前提下，贝叶斯分类器的设计方法。123基本概念贝叶斯决策贝叶斯分类器目录

CONTENTPART

1基本概念PART01​​BasicConcept​​

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2贝叶斯决策PART02BayesianDecision

最小错误率贝叶斯决策错误率

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3贝叶斯分类器PART03BayesianClassifier​​

先验概率不同时的决策面

先验概率相同时的决策面

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YOUPPT下载/xiazai/第四章:概率密度函数估计模式识别及Python实现前言PREFACE对于类条件概率密度函数的估计，可分为参数估计和非参数估计两类。在参数估计中，概率密度函数的形式是已知的，但其中的部分或全部参数是未知的。此时，概率密度函数的估计问题就是利用样本集对概率密度函数的某些参数进行估计。最常用的参数估计方法主要有最大似然估计和贝叶斯估计。其中，最大似然估计是把参数看作是确定性的量，只是其取值未知。贝叶斯估计则把待估计的参数看成是符合某种先验概率分布的随机变量。在非参数估计中，概率密度函数的形式是未知的，直接利用学习样本对概率密度函数进行估计。常用的非参数估计方法主要有Parzen窗估计法和近邻估计法。123基本概念最大似然估计方法贝叶斯估计与贝叶斯学习目录

CONTENT4非参数估计PART

1基本概念PART01​​BasicConcept​​

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2最大似然估计方法PART02MaximumLikelihoodMethod

最大似然估计示意图

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3贝叶斯估计与贝叶斯学习PART03BayesianEstimationandBayesianLearning​​​

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4非参数估计PART04NonparametricEstimation

对某样本集的部分样本点的概率估计

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YOUPPT下载/xiazai/第五章:其他典型分类方法模式识别及Python实现123近邻法支持向量机决策树目录

CONTENT4随机森林5Boosting方法PART

1近邻法PART01NearestNeighborMethod​​

③压缩近邻法：基本思想：是在样本剪辑的基础上，再去掉一部分靠近两类中心的样本，有助于进一步缩短计算时间和降低存储要求。压缩近邻法中定义了两个存储器A和B，其中A用来存放即将生成的样本集，B用来存放原样本集。步骤：（1）随机挑选一个样本放在存储器A中，其它样本放在存储器B中。（2）用当前存储器A中的样本按最近邻法对存储器B中的样本进行分类，假如分类正确，该样本放回存储器B；否则放入存储器A。（3）重复上述过程，直到在执行中没有一个样本从存储器B转到存储器A或者存储器B为空为止。PART

2支持向量机PART02SupportVectorMachine1.线性可分的情况：SVM最初是从线性可分的情况发展而来的。如图所示，圆点和方点各代表一类样本，H为分界线，H1和H2分别为过两类中距离分界线最近的样本且与分界线平行的直线。H1和H2之间的距离称为分类间隔，处在隔离带的边缘上的样本称为支持向量。最优分类线就是要求分类线不但能将两类样本正确分类，而且使分类间隔最大。推广到高维空间，最优分类线就变为了最优分类面。线性可分情况下的SVM最优分类

线性不可分问题非线性划分

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3决策树PART03DecisionTree​前面介绍的线性、非线性分类器等分类方法，针对的样本特征都是数值特征。然而在实际生活中，对象的特征有些不是数值特征，如人的性别、国籍、等，只能比较相同或不相同，无法比较相似性和大小，这类特征叫做名义特征；还有一类特征有些是数值，如学号、手机号等，有些不是数值，如学历的级别：初中、高中、本科都存在顺序但没有尺度，这类特征叫作序数特征。虽然有方法可以将非数值特征转化为数值特征，但也存在相应的弊端。直接利用非数值特征对样本分类将有效避免部分问题。决策树方法是一种针对非数值特征的分类方法。在日常生活中，我们常用决策树的思想做出决策与分类。如左图是某公司入职申请情况。小张打算入职该公司，而且他不知道面试官的决策思路，但他了解编号1到6员工的信息以及录用结果。虽然没有一例和小张情况相同，但他通过对表5-1进行建模得到决策树进行分类，大致得到了自己的申请结果。表5-1某公司入职申请数据基本概念决策树是常见的分类方法，是一种对实例进行分类的树形结构。决策树由一系列节点组成，节点分为内部节点和叶结点，左图为小张画出的决策树。方形的节点为内部节点，椭圆的节点为叶节点，顶部的内部节点称为根节点。每一个内部节点代表一个属性和相应的决策规则，内部节点下面的分支表示不同的判断结果，如果分支后面是叶节点，说明已经能够得到该样例的分类；如果分支后面是内部节点，则需要根据该样例的其他属性做出判断，直到遇到叶节点。如果决策树中每个内部节点下都只有两条分支，那么可以被称为二叉树，否则称为多叉树。如果样例的分类只有两种，那么该模型是二分类模型，否则是多分类模型。下图的决策树就是一个二叉树，且该模型是二分类模型。需要注意的是，一个属性可以在树的多个不同分支出现，如果该公司面对一个月薪要求大于等于15000的博士应届生时，还要考虑年龄是否超过40岁，则决策过程可以表示为如右图所示的模型。有多种构造决策树的方法，这些方法都是从根节点出发，依次对属性进行分类。分类决策树的构造分为以下3步。（1）确定分割规则。或者说确定划分的属性及其阈值，将数据划分成不相交的子集，再为每个子集确定划分属性。如图5-1所示，优先选择“月薪”这一属性并以15000为阈值，将数据划分为大于等于15000的2、3、5、6为一组；和小于15000的1、4为一组；再为小于15000的一组选择“年龄”这一属性并以25为阈值继续划分。（2）确定叶节点。确定当前节点是继续分割还是作为叶节点，判断的标准是：如果当前节点中每个成员都属于相同的类，那么就可以当作叶节点；否则继续选择属性对该节点的成员进行划分。（3）把类别赋予叶节点。下图是由前面表的数据归纳成的另一种决策树。选择哪一个属性来划分当前节点成员直接决定决策树的结构。这就需要一种指标来评价每个属性，从中选取最优者。评价指标包括信息增益、信息增益率、基尼指数等，相应的决策树算法就分为ID3、C4.5、CART等。

5.剪枝处理决策树庞大有可能导致在训练集上表现很好，但在测试数据上的表现与训练数据差别很大，即过拟合的情况。决策树越复杂，过拟合的程度越高。为了避免过拟合，需要对决策树进行剪枝。一般情况下，有两种剪枝策略，分别是预剪枝和后剪枝。预剪枝就是控制决策树的生长。在决策树生长过程中，每个节点在划分前，先对其进行估计，如果该节点的划分不能提升决策树的泛化性能，那么不再划分该节点并设为叶节点。对于决策树的泛化性能，可以将