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目录1

导引1

§0.1　模式识别系统的组成1

§0.2　模式识别的方法2

§0.3　随机向量及其分布5

§0.4　多维正态分布8

§0.5　随机向量的变换10

参考文献16

第一章　聚类分析17

§1.1　距离聚类的概念17

§1.2　模式相似性的测度和聚类准则18

§1.3　基于试探的聚类搜索算法21

§1.4　系统聚类法（Hierachical Clustering Methods）23

§1.5　动态聚类法26

§1.6　聚类结果的评价33

参考文献34

习题34

计算机编程作业35

第二章　判别函数和可训练的确定性分类器36

§2.1　线性判别函数36

§2.2　广义线性判别函数40

§2.3　模式空间和权空间42

§2.4　线性判别函数的几何性质44

§2.5　感知器算法47

§2.6　可训练的确定性分类器的迭代算法51

§2.7　采用感知器算法的多类模式的分类57

§2.8　势函数法——一种确定性的非线性分类算法59

参考文献65

习题66

计算机编程作业66

§3.1　作为统计判别问题的模式分类67

第三章　统计判别及其可训练的模式分类器67

§3.2　正态分布模式的贝叶斯分类器72

§3.3　贝叶斯分类器的错误概率75

§3.4　聂曼-皮尔逊判别79

§3.5　均值向量和协方差矩阵的参数估计82

§3.6　概率密度函数的函数近似86

§3.7　通过估计后验概率的贝叶斯判别函数90

§3.8　按后验概率密度分类的势函数方法99

参考文献102

习题102

计算机编程作业103

第四章　特征选择和特征提取104

§4.1　模式类别可分性的测度104

§4.2　特征选择111

§4.3　离散卡洛南-洛伊（Karhunen-Loeve）变换115

§4.4　采用K-L变换的分类特征提取121

§4.5　鉴别向量和鉴别平面126

参考文献129

计算机编程作业129

第五章　句法模式识别130

§5.1　集合论中的关系运算130

§5.2　形式语言理论和句法模式识别135

§5.3　句法结构的自动机识别141

§5.4　基元的提取151

§5.5　形式语言在图形识别中的应用155

§5.6　句法分析164

§5.7　句法模式识别的随机文法171

§5.8　文法推断181

参考文献187

习题188

附录189

附录A　向量和矩阵运算的常用公式189

附录B　计算机作业所用的模式样本数据191