《模式识别》自学笔记——（一）相关概念

什么是模式识别：模式识别就是对模式的区分和认识，把对象根据其特征归到若干类别中的一类。

模式识别的研究重点：人类智能活动中包含大量的模式识别活动，模式识别研究的重点并不是人类进行模式识别的神经生理学或生物学原理，而是研究如何通过一系列数学方法让机器来学实现类似人的模式识别能力。

样本：所研究对象的一个个体。

样本集：若干样本的集合。统计学中的“样本”通常指样本集。

类或类别：在所有样本中定义的一个子集，处于同一类的样本在我们所关心的某种性质上是不可区分的，即具有相同的模式。

特征：指用于表征样本的观测，通常是数值表示的某些量化特征。样本的特征构成了样本的特征空间，空间的维数就是特征的个数。

已知样本：事先知道类别标号的样本。

未知样本：类别标号未知但特征一直的样本。

所谓模式识别的问题就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。