模式识别分类器

这是模式识别老师布置的作业，要求设计基于BP算法的分类器。仅供参考。

分类器的入门代码，还是得看这些经典的 MATLAB 实现。最小错误率 Bayes 分类器的设计，适合刚接触模式识别的朋友，逻辑清晰，公式推导也贴得比较全。窗函数法估计高斯分布和近邻法这俩方法挺直观，调起来也简单，适合做点小实验试试效果。 Fisher 线性变换的部分，嗯，做特征降维还蛮实用的，是你数据维度比较高的时候，用它来压压维，效率还不错。的最近邻优先的知识聚类算法，比较适合做无监督学习的初步尝试，代码虽然老点，但逻辑挺清楚。 想细看细节的话，这几个链接可以顺着看下去： 高斯和近邻均值分类器评估其分类错误率的 MATLAB 开发，里面的代码可直接复用。 快速近邻法分类程序的 Ma

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。

依据规则Ⅱ进行文法推导： VT：δ(q0, a) = (q0, λ )，δ(q0, b,b) = (q0, λ )，δ(q0, c) = (q0, λ )，δ(q0, d) = (q0, λ ) 以 x=caadbb 为例，根据规则Ⅰ和Ⅱ合成新规则进行推导： (q0, S ) →无（先输入空格λ），由此得到 (q0, S) (q0, CA) (q0,aAb) (q0,aAbb) (q0,dbb) (q0,b ) (q0, λ) 完成推导。

分享北京邮电大学模式识别课程的课件资料，内容为《模式识别导论》第八章：模糊模式识别。

Matlab模式识别方法的实现和应用在不同领域中广泛探讨。

Matlab 写的贝叶斯分类器，结构清晰，分类准确率也挺高，适合用来做入门测试或者小型实验。你只要把样本特征和标签整理好，直接扔进去跑就行，省事又高效。 Matlab 的贝叶斯算法实现起来其实挺直接，用到的就是朴素贝叶斯思想——每个特征独立，概率乘起来搞定分类。别看原理简单，效果还真不赖，尤其在样本不大的时候。 代码部分也不复杂，像是fitcnb这种内置函数直接拿来用就行，想改也方便。需要注意的是，数据预别偷懒，归一化、缺失值这些问题好了，分类器表现才能稳定。 另外，如果你对贝叶斯的数学基础不太熟，可以看看这篇贝叶斯公式与朴素贝叶斯文章，讲得比较清楚，思路也比较顺。 想再进阶一点？有现成的Ma

系统介绍模式识别概念和方法 涵盖监督和非监督模式识别 整合前沿内容：神经网络、支持向量机等 适用于自动化、计算机等专业教材和相关领域参考

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。