摘要：
壹 模式识别 目的是将对象进行分类 用来分类的测量值，均值和标准偏差称为 特征值。一般情况下使用l 个特征值 组成特征向量。每一个特征向量表示一个样本（对象）。本书中特征值和 特征向量 分别视为 随机变量 和向量。决策线 将特征空间划分为不同的类空间。用来设计分类 器的样本（特征向量）的所属类是已知的，这些样本称为训练样本（训练特征向量）。怎样得到特征？用均值和偏差作为特征。这是特征提取阶段的任务特征数多少 为好？ 特征选择阶段怎样设计分类器？ 按最优准则。在分类器设计阶段如何评估分类器性能？ 系统评估阶段有监督和无监督模式识别 假设可用训练集，通过挖掘已知先验知识来设计分类器。没有已知类别. 阅读全文
