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第一章
P2 1、两种基本的模式识别法：统计模式识别和结构（句法）模式识别方法。
2 、基于统计方法的模式识别系统主要由4 部分组成：数据获取、预处理、
特征提取和选择、分类决策。如图：
数据获取：通常输入对象的信息由下列3 种类型：二维图像、一维波形、
物理参量和逻辑值。
预处理：目的是去除噪声，加强有用信息，并对部分退化现象进行复原。
特征提取和选择：这个过程是为了有效地实现分类识别，要对原始数据
进行变换，得到最能反应分类本质的特征。
分类决策：在特征空间中用统计方法把被识别对象归为某一类别。
第二章
P9 要用贝叶斯进行分类时的要求：各类别总体的概率分布式已知的；要决策
分类的类别数是一定的。
P x w P w
( | i ) ( i )
P10 贝叶斯公式： P w x
( i | ) 2
P x w P w
∑ ( | j ) ( j )
j 1
基于最小错误率的贝叶斯决策规则为：如果P (w | x ) P (w | x ) ，则把x 归
1 2
类于正常状态w ，反之P (w | x ) P (w | x ) ，则把x 归类于异常状态w 。
1 1 2 2
（如果 ( | ) max ( | ), ）
P w x P w x x w
则 ∈
i j i
j 1,2
P11 例2.1
P12 在多类决策中，最小错误率贝叶斯决策规则：
如果P (w | x ) max P (w | x ), 则x ∈w 。
i j i
j c
1,,
P14 期望风险R 反映对整个特征空间上所有 x 的取值采取相应的决策α（x ）
所带来的平均风险；而条件风险R （α|x）只是反映了对某一x 的取值采
i
取决策α所带来的风险。
i
最小风险贝叶斯决策规则为： ( | ), 。
如果R（a |x）= min R a x
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