模式识别算法模式识别的简史

模式识别 表示样本有哪些常见方法

一、简单随机抽样：1.抽签法：把总体中的N个个体编号，写在号签上，放在一个容器中搅拌均匀，每次抽取一个号签，连续抽n次，就得到一个容量为n的样本。

2.随即数法：通过查随机数表对总体进行抽样。

二、系统抽样：当总体中个体数较多时，将总体分成均衡的几个部分，从每一部分抽取一个个体，得到所需样本。

三、分层抽样：将总体分成互不交叉的层，然后按一定比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将抽取出的个体合在一起作样本。

模式识别和图像处理中的算法和算法导论中的算法有什么区别

模式识别与图像处理中的算法是针对图像识别与分类的，算法作用对象是像素，用于提取特征、识别目标等；而算法导论中的算法针对的是程序本身，是用于改善程序结构与运行速度的，算法导论中几乎包括了所有数据结构的东西，哪种编程语言都能用。

数据挖掘与模式识别，两者有何区别和联系？

数据挖掘就是从大量数据中寻找隐含模式或规律的技术，其有效性及可行性有哲学上的质量互变规律及当前的数据库管理技术来保证。

从哲学意义上讲，数据挖掘的主要任务就在于，预测量变发展的趋势或在量变的积累导致质变的发生之前提前预知，或者解释描述当前量变发生发展的状态及规律。

数据挖掘认知？发掘出数据中隐藏的模式、趋势、比较稳定的关系或规则的过程？通过自动或半自动的方式对海量数据进行处理？将发掘出的东西以易于理解的方式呈现，从而提供有价值的决策支持？它广泛涉及统计学、数据库技术、人工智能（机器学习）以及业务/行业知识等？其核心往往体现为一些对数据及相关规则进行处理的算法数据挖掘若干任务？对数据的探索式分析：基于数据可视化及交互性进行数据集理解的开放性探索，没有明确的目的？描述性模型建构：对数据集或其产生过程进行描述，形成模型，比如概率分布、分段分析、聚类分析等？预测性模型建构：基于已有数据集学习建立模型以预测未来的状态，比如分类、回归分析等？发现模式或规则：按照不断变换的条件、约束或关系，从数据集中发掘或提炼有意义的模式或规则？基于内容的检索：基于某种相似度或匹配度，在数据集中检索某类感兴趣的模式数据挖掘的一般过程？数据准备：数据的筛选、清洗、转换、整合？数据挖掘：核心步骤，对准备好的数据运行算法进行学习、发现或构造？模式/模型评估：对所发现的模式或所构造的模型进行验证评估并反馈继续优化？知识表示：将挖掘出来的模式或构造的模型以易于理解的方式呈现给用户数据挖掘常用算法这里从略。

我们能为您做什么？？我们能为您分析并选择问题，建立相应的数据挖掘应用；？我们有丰富的算法库作为支撑，同时也能定制编写更高效更具针对性的数据处理算法？我们拥有交互性极强的、基于SVG的数据可视化技术，其图形能基于内容被搜索数据挖掘和机器学习的区别和联系，周志华有一篇很好的论述《机器学习与数据挖掘》可以帮助大家理解。

数据挖掘受到很多学科领域的影响，其中数据库、机器学习、统计学无疑影响最大。

简言之，对数据挖掘而言，数据库提供数据管理技术，机器学习和统计学提供数据分析技术。

由于统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用，因此，统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究，变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域。

从这个意义上说，统计学主要是通过机器学习来对数据挖掘发挥影响，而机器学习和数据库则是数据挖掘的两大支撑技术。

从数据分析的角度来看，绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，但机器学习研究往往并不把海量数据作为处理对象，因此，数据挖掘要对算法进行改造，使得算法性能和空间占用达到实用的地步。

同时，数据挖掘还有自身独特的内容，即关联分析。

而模式识别和机器学习的关系是什么呢，传统的模式识别的方法一般分为两种：统计方法和句法方法。

句法分析一般是不可学习的，而统计分析则是发展了不少机器学习的方法。

也就是说，机器学习同样是给模式识别提供了数据分析技术。

至于，数据挖掘和模式识别，那么从其概念上来区分吧，数据挖掘重在发现知识，模式识别重在认识事物。

？？？？？？？？？？？机器学习的目的是建模隐藏的数据结构，然后做识别、预测、分类等。

因此，机器学习是方法，模式识别是目的|||好问题。

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|||不错，数据挖掘其实就是模式识别的一种方法

模式识别简单地概括一下，是做什么的？

模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。

模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。

二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。

一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。

具体请看：/view/14685.htm

模式识别的简史

早期的模式识别研究着重在数学方法上。

20世纪50年代末，F．罗森布拉特提出了一种简化的模拟人脑进行识别的数学模型——感知器，初步实现了通过给定类别的各个样本对识别系统进行训练，使系统在学习完毕后具有对其他未知类别的模式进行正确分类的能力。

1957年，周绍康提出用统计决策理论方法求解模式识别问题，促进了从50年代末开始的模式识别研究工作的迅速发展。

1962年，R．纳拉西曼提出了一种基于基元关系的句法识别方法。

付京孙(K．S． Fu）在笮的理论及应用两方^行了系统的卓有成效的研究，并于1974年出版了一本专著《句法模式识别及其应用》。

1982年和1984年，J．荷甫菲尔德发表了两篇重要论文，深刻揭示出人工神经元，网路所具有的联想存储和计算能力，进一步推动了模式识别的研究工作，短短几年在很多应用方面就取得了显著成果，从而形成了模式识别的人工神经元网络方法的新的学科方向。