模式识别课程讲述的各种模式分类方法

资 源 简 介

模式识别课程讲述的各种模式分类方法

详 情 说 明

模式识别领域中，分类算法的选择和特征处理是两大核心内容。典型的模式分类方法包括线性分类、Bayesian分类、Parzen窗方法和K近邻(KNN)算法。线性分类器通过构建超平面实现样本分隔，Bayesian方法基于概率统计理论，Parzen窗属于非参数密度估计技术，而KNN则依靠邻近样本投票决策。这些方法在蘑菇数据集上的表现差异，能直观反映各算法的适用场景。

特征选择和降维技术对分类效果有显著影响。主成分分析(PCA)通过正交变换将原始特征转换为线性无关的主成分，线性判别分析(LDA)则寻找能最大化类间差异的特征子空间。实际应用中需注意：PCA是无监督方法而LDA属于有监督降维，当类别信息明确时LDA通常能获得更具判别性的低维表示。不同分类器与降维方法的组合会产生性能差异，这反映了特征空间变换与分类决策边界之间的耦合关系。