《统计图形识别导论》

第一章 引言1

1.1图形识别问题的表述1

1.2章目提纲4

第二章 随机矢量及其性质10

2.1随机矢量及其分布10

2.2分布的性质20

2.3随机矢量的变换27

2.4本征值及本征矢量的各种性质37

标准数据47

计算机程序设计50

问题50

第三章 假设检验53

3.1简单假设检验53

3.2假设检验中的错误概率62

3.3错误概率的上界72

3.4其他假设检验80

3.5序贯假设检验83

计算机程序设计问题94

4.1Bayes线性分类器97

第四章 线性分类器97

4.2最小错误概率的线性鉴别函数103

4.3最小均方误差的线性鉴别函数109

4.4要求的输出和均方误差116

4.5其他鉴别函数120

计算机程序设计130

问题130

5.1非随机参数的估计133

第五章 参数估计133

5.2随机参数的估计143

5.3区间估计150

5.4错误概率的估计158

附录175

5.1C方法和留一个出来的方法之间偏倚的计算175

计算机程序设计问题179

第六章 密度函数的估计181

6.1Parzen估计量181

6.2k-最近邻方法194

6.3直方图法201

6.4用基础函数展开204

计算机程序设计问题213

第七章 逐次参数估计215

7.1线性分类器的逐次调整215

7.2随机近似222

7.3逐次的Bayes估计237

计算机程序设计问题244

第八章 一个分布的特征选择和线性映射246

8.1离散的Karhunen-Loève展开247

8.2对于一个分布的其他准则254

8.3随机过程的Karhunen-Loève展开258

8.4本征值和本征矢量的估计263

附录263

8.1E｛（Ф？Ф？）2）的计算273

附录8.2本征值-本征矢量的快速计算275

计算机程序设计问题279

第九章 多个分布的特征选择和线性映射281

9.1类别可分离性的一般性质282

9.2判别式分析283

9.3Chernoff界限和Bhattacharyya距离291

9.4分散度307

计算机程序设计问题313

第十章 非线性映射316

10.1数据的固有维数316

10.2用非线性映射增加可分离性329

10.3两维显示343

计算机程序设计351

第十一章 集群352

11.1关于集群的一种算法353

11.2参数集群准则358

11.3非参数集群准则369

11.4另外一些集群方法377

计算机程序设计385

主要英汉名词对照表386

参考文献391