映射Y空间-模式识别与Matlab代码

面对海量空间数据，图形化和地图化探索性分析成为关键。通过可视化手段，可以揭示数据中的潜在模式、异常值等重要信息，为深入分析奠定基础。 空间统计分析则采用有别于传统统计方法的空间统计方法，用于研究空间数据的特性。

这份MATLAB程序提供了模式识别的实现代码，对正在学习该领域的同学具有重要的参考价值。程序基础扎实，适合下载学习。

Matlab模式识别方法的实现和应用在不同领域中广泛探讨。

这本图像处理与模式识别的教材提供了一些实用的例程，适用于MATLAB直接使用。

机器学习领域必读经典，Bishop巨著，英文电子版，高清版本。

模式识别这一块，简单来说就是让机器从各种数据中识别出有规律的模式，挺有趣的。你可以把它想象成让电脑学会从图片、声音或者文本中分辨出不同的类别。比如说，你可以教它通过特征来判断图片中的猫和狗。这个过程有点像用眼睛看一个东西时，自动区分出它是车、还是人，或者是风景。比如，模式识别系统里面有个重要的环节就是特征提取，也就是从复杂的数据中提取出最能代表它的信息。通过一些统计方法，像Fisher 线性判别，可以把数据分成不同的类别。不过，模式识别也不全是有标签的数据，有些时候要用聚类算法，把数据分到不同的组里，甚至不需要事先知道类别。聚类是无监督学习的一种方式，不用标签，机器自己就能找出数据之间的关系。

北京邮电大学盛立东教授主讲《模式识别导论》课件，包含模式识别基本概念、模式分类与聚类、特征提取、机器学习方法在模式识别中的应用等内容。

《模式识别》第四版中的MATLAB演示代码由Sergios Theodoridis和Konstantinos Koutroumbas编写，李晶皎翻译。读者可通过书附赠的MATLAB演示代码进行学习和实践。更多相关资料请访问http://booksite.elsevier.com/9781597492720/。

许国根教授的《模式识别与智能计算的 MATLAB 实现》配套资源还挺实用的，尤其是你要用 MATLAB 练练手、搭个小模型的时候。源码整理得还算清晰，像KNN、SVM、神经网络这些老朋友基本都覆盖了。数据文件也蛮全的，图像、语音、生信的都有，方便你测试算法在不同领域的效果。 MATLAB 的实现逻辑比较直观，适合刚上手模式识别的你，能看到数据怎么一步步被预，比如归一化、PCA 降维，怎么训练模型、调参数，甚至评估表现用啥指标，代码里都安排得明明白白。 分类器部分还不错，像决策树、SVM、神经网络这种基础模型实现得比较扎实。如果你更喜欢追新技术，代码里也有一点集成学习和深度学习的实现，像随机森林