1.1模式识别的重要性

模式识别是一门以应用为基础的学科，目的是将对象进行分类。

模式识别的主要研究内容包括三部分：模式分类、模式聚类、特征提取和选择。

模式分类是模式识别的主要内容，即将某个模式分类到某个模式类中。用于模式分类的方法有很多，经典的方法有贝叶斯分类、Fisher判距和近邻法等，现代的方法有模糊模式识别、人工神经网络模式识别、支持向量机和基于核的分类方法等。
聚类分析是统计模式识别的另一个重要工具。它的基本原理是：在没有先验知识的情况下，基于“物以类聚”的观点，用数学分析各模式向量之间的距离及分散情况，按照样本的距离远近划分类别。聚类分析是一种无监督学习的方法。

一个完整的模式识别系统基本上是由三部分组成，即数据采集、数据处理和分类决策或模型匹配。

模式识别的应用：

机器视觉
字符（字母或数字）识别
计算机辅助诊断（目的是帮助医生做诊断决定，最终的诊断仍是由医生决定）
语音识别
数据库中的数据挖掘和知识探索

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