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模式识别基础：分类器设计_（2）.分类器基础知识.docx

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    分类器基础知识

    引言

    在模式识别与智能系统领域，分类器设计是核心任务之一。分类器是一种能够将输入数据划分到不同类别中的模型，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本节将详细介绍分类器的基本概念、原理和设计方法，为后续深入学习打下坚实的基础。

    分类器的定义

    分类器是一种机器学习模型，它根据输入数据的特征将其分配到预定义的类别中。输入数据通常表示为特征向量，每个特征向量对应一个样本。分类器的目的是学习一个从特征向量到类别的映射函数，使得在新的未知数据上能够准确地进行分类。

    特征向量

    特征向量是分类器的输入，由多个特征组成。每个特征都是对样本的一个

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