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模式识别技术在疾病诊断中的应用研究摘要：随着医学技术的不断发展，模式识别技术在疾病诊断中的应用变得越来越重要。
本文通过文献综述的方式，系统地研究了模式识别技术在疾病诊断中的应用情况，并分析了其优势和挑战。
结果表明，模式识别技术在疾病诊断中具有广泛的应用前景，但在实际应用中还存在一些问题需要解决。
因此，本文提出了一些改进措施，包括加强多模态数据的融合和模型的解释性，以推动模式识别技术在疾病诊断中的进一步发展。
1. 引言随着人口老龄化程度的加剧和生活方式的改变，各种疾病的发病率不断上升，给医疗系统带来了巨大的压力。
传统的诊断方法往往依赖于经验丰富的医生，存在诊断效率低、主观性强等问题。
因此，急需一种快速、准确、可靠的疾病诊断方法。
模式识别技术正是应运而生的，在疾病诊断中展现出了巨大的潜力。
2. 模式识别技术在疾病诊断中的应用2.1 图像识别图像识别是模式识别技术的一个重要应用领域。
在疾病诊断中，医学影像（如X光片、MRI等）的识别和分析非常重要。
模式识别技术可以从海量的医学影像中提取特征，并对其进行分类和识别，以辅助医生进行准确的诊断。
2.2 信号处理信号处理在疾病诊断中也起着重要的作用。
例如，心电图信号是一种重要的生理信号，在心脏病的诊断中被广泛应用。
模式识别技术可以对心电图信号进行分析和识别，以实现对心脏病的准确诊断。
2.3 文本挖掘文本挖掘是从非结构化、大规模的文本数据中提取有用信息的一种方法。
在疾病诊断中，文本挖掘可以用于分析患者的病历、临床实验室报告等信息，从中提取特征，并辅助医生进行诊断和治疗决策。
3. 模式识别技术在疾病诊断中的优势3.1 高准确性模式识别技术可以从大规模的数据中提取特征，并进行有效的分类和识别，从而可以实现高准确性的疾病诊断。
3.2 高效性与传统的诊断方法相比，模式识别技术可以实现快速的自动化诊断，大大提高了诊断的效率，减轻了医生的工作负担。
3.3 客观性模式识别技术可以提供客观、科学的诊断结果，减少了主观判断对诊断结果的影响，增强了诊断的可靠性。
人工智能文献综述
1 人工智能文献综述
近几十年，人工智能（AI）已经成为世界上最具活力和发展势头
的领域之一，并且具有很强的社会影响力。
随着它在国际上的日益广
泛使用，AI有利于推动新技术的发展和挑战的解决。
本文综合研究近
年来AI领域的文献，以了解有关AI的研究趋势，研究方法和主要研
究成果。
2 AI的发展趋势
AI的发展受到多个领域的支持，其发展趋势表明近年来AI领域的研究潜力巨大。
近年来，AI的研究重心向人工智能驱动的大数据分析
机器学习系统转变，智能机器人以及人工智能应用及其工业研究机器人。
3 AI的研究方法
在最近的一系列研究中，一些学者开发了以下几种研究方法来研
究人工智能：模式识别方法（注意力机制或卷积神经网络），进化计
算方法，如遗传算法；解析方法，如动态规划、蒙特卡洛步骤；实数
建模方法，如数学建模，粒子群优化等。
4 AI的研究成果
通过技术创新，AI已经实现了多个应用，尤其是在自动驾驶，机
器人，虚拟现实，游戏，语音识别和语音合成等领域达到了最佳性能。
在医疗领域，AI也取得了长足的进步。
已经有一些AI模型用于诊断疾病，并且一些用于智能化的外科手术也开始受到了广泛使用。
5 总结
本综述表明，近年来AI的研究取得了显著的进展，已经有大量的
研究论文发表，许多新的技术和方法也应用于AI领域。
但同时，也存
在一些挑战，比如智能计算机安全，人机交互以及智能系统的性能等。
今后，AI领域的研究仍然具有广阔的空间，将在不久的未来实现重大
突破。
模式识别人工智能论文
本文研究的是基于模式识别的人工智能，旨在分析模式识别技术如何帮助实现人工智能。
它介绍了模式识别的基本概念，以及它在人工智能中的作用。
在模式识别技术的基础上，它给出了一些实际应用的示例，例如文本分析，图像识别和语音识别。
此外，它还探讨了模式识别在人工智能中的潜在挑战，并给出了解决方法。
首先，本文简单介绍了模式识别的基本概念。
模式识别是机器学习和人工智能的重要分支，它旨在分析数据，对输入数据进行有意义的分析，以确定它们的关系和结构。
它是人工智能中非常重要的一个技术，可以帮助机器学会从数据中提取特征，并建立模型来预测可能发生的结果。
其次，本文介绍了模式识别在人工智能中的作用。
它可以用来开发机器学习和计算机视觉系统，这些系统可以用于自动识别和分析文本，图像和视频等信息。
例如，使用模式识别技术，可以开发文本分析系统，该系统可以自动分析文本，从中提取有用的信息，从而节省人力。
此外，它还可以用来开发图像识别系统，可以快速识别不同类型的图片，比如动物、植物、自然场景等，并返回分析结果。
机器视觉技术发展现状文献综述机器视觉技术是一门涵盖计算机视觉、模式识别、图像处理等多个领域的学科，旨在使计算机系统能够模拟人类的视觉功能，实现对图像和视频的理解与分析。
随着计算机硬件性能的不断提升和计算机视觉算法的不断发展，机器视觉技术已经在很多领域得到了广泛应用，如工业制造、无人驾驶、医疗影像分析等。
本文将综述机器视觉技术的发展现状，主要从硬件、算法和应用三个方面进行讨论。
首先，从硬件角度来看，机器视觉技术的发展离不开计算机硬件的支持。
随着计算机处理器性能的不断提升，计算机视觉算法的执行速度得到了极大的提高。
同时，图像传感器的发展也为机器视觉技术提供了更好的数据支持。
目前主流的图像传感器有CCD和CMOS两种类型，CMOS传感器由于其低功耗、高集成度等特点逐渐取代了CCD传感器，使得机器视觉系统的性能得到了进一步提升。
其次，从算法角度来看，机器视觉技术的发展极大地依赖于计算机视觉算法的研究和发展。
经过多年的积累和发展，计算机视觉算法在识别、分类、检测和跟踪等方面取得了显著的进展。
其中，深度学习算法如卷积神经网络（CNN）在图像分类和目标检测方面表现出色。
此外，基于特征描述符的方法如SIFT、SURF等也广泛应用于机器视觉任务中。
随着深度学习和传统算法结合的研究不断深入，机器视觉技术在各类应用场景中的表现将会更加出色。
最后，从应用角度来看，机器视觉技术已经在许多领域得到了广泛应用。
在工业制造领域，机器视觉系统能够对产品进行质量检测和缺陷分析，提高生产效率和产品品质。
在无人驾驶领域，机器视觉系统能够感知道路状况、检测交通信号和识别物体，实现智能驾驶。
在医疗影像分析领域，机器视觉技术能够辅助医生进行疾病诊断和手术规划，提高医疗效率和准确性。
此外，机器视觉技术还在安防监控、智能家居、农业等领域得到了广泛应用。
综上所述，机器视觉技术在硬件、算法和应用三个方面都取得了显著的进展。
随着大数据、云计算和物联网等技术的不断发展，机器视觉技术有望在更多领域发挥作用。
CVPR 模板的参考文献1. 引言随着科技的不断发展，计算机视觉技术已经成为了人工智能领域的重要分支。
CVPR（计算机视觉和模式识别）作为计算机视觉领域的重要会议，每年都会吸引大量的学者和专家参与。
本文献综述主要围绕CVPR模板进行整理和阐述，为读者提供全面深入的了解。
2. 相关技术概览计算机视觉技术的发展历程中，许多技术都起到了重要的推动作用。
其中包括图像处理、机器学习、深度学习等领域的技术。
这些技术的交叉融合，使得计算机视觉技术在图像识别、目标检测、人脸识别等领域取得了显著的成果。
3. 相关算法原理在计算机视觉领域，有许多经典的算法和模型。
其中包括SIFT、SURF、HOG等特征提取算法，以及深度学习中的卷积神经网络（CNN）等模型。
这些算法和模型在图像识别、目标检测等领域发挥了重要的作用。
4. 实验设计和分析为了验证算法和模型的性能，需要进行实验设计和分析。
实验设计和分析的方法包括准确率、召回率、F1分数等指标的评估，以及与其他算法和模型的比较。
通过实验结果的分析，可以得出算法和模型的优缺点，为未来的研究提供参考。
5. 讨论和未来工作在计算机视觉领域，虽然已经取得了很多成果，但仍存在许多挑战和问题需要解决。
例如，如何提高算法和模型的泛化能力、如何处理大规模数据集等问题。
未来的研究可以从这些方面入手，进一步推动计算机视觉技术的发展。
6. 结论通过对CVPR模板的整理和阐述，可以得出计算机视觉技术的重要性和发展前景。
未来的研究可以从多个角度入手，进一步推动计算机视觉技术的发展。
同时，希望本文献综述能够为读者提供全面深入的了解，为未来的研究提供参考。
7. 附录附录部分主要提供了相关的参考文献，包括重要的学术论文、会议论文集等。
这些参考文献对于深入了解CVPR模板和计算机视觉技术的研究具有重要的参考价值。
浅谈人工智能与模式识别的应用一、引言随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”,诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造.但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。
虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高,不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。
这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。
这时，能够提高计算机外部感知能力的学科—-模式识别应运而生，并得到了快速的发展，同时也成为了未来电子信息产业发展的必然趋势。
人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。
近年来电子产品中也加入了诸多此类的功能：如手机中的指纹识别解锁功能；眼球识别解锁技术；手势拍照功能亦或是机场先进的人耳识别技术等等.这些功能看起来纷繁复杂，但如果需要一个概括的话，可以说这都是模式识别技术给现代生活带来的福分.它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知,从而将非电信号转化为计算机可以识别的电信号.二、人工智能和模式识别（一)人工智能。
人工智能（Artificial Intelligence），是相对与人的自然智能而言的，它是指采用人工的方法及技术，对人工智能进行模仿、延伸及扩展,进而实现“机器思维"式的人工智能.简而言之，人工智能是一门研究具有智能行为的计算模型,其最终的目的在于建立一个具有感知、推理、学习和联想，甚至是决策能力的计算机系统，快速的解决一些需要专业人才能解决的问题。
从本质上来讲，人工智能是一种对人类思维及信息处理过程的模拟和仿真。
（二)模式识别。
模式识别人工智能论文
模式识别是计算机视觉（CV）领域中重要的研究内容，也是人工智能（AI）领域中关键技术之一、模式识别通过分析不同类型的数据，识别出
其中的模式，以便对输入的特征或材料进行分类和分析。
它被用于更广泛
的计算机视觉应用，如图像分割，图像检索，图像检测，图像建模，图像
深度学习，机器视觉，以及计算机自动控制等应用。
目前，深度学习技术在模式识别领域取得了重大进展。
深度学习模型
具有有效的表示学习能力，可以从大量复杂数据中学习特征，从而更加准
确地预测和分析出数据中的模式。
例如，深度学习模型可以用于图像识别，通过训练模型来学习图像中各个对象的特征，从而可以准确地识别和分类
图像中的对象。
另外，语音识别也可以借助深度学习模型，根据不同语音
的特征，识别出不同的语音。
此外，深度学习模型可以用于识别和分析文本，可以分析文本中的主题，情感，语义等信息。
随着计算机视觉和人工智能的快速发展，模式识别技术也在不断地演
进和创新，提高了视觉计算和人工智能的性能。
中国计量学院现代科技学院毕业设计（论文）文献综述学生姓名：吴鹏晖学号：0930333222专业：电子信息工程班级：电信092设计（论文）题目：基于LVQ神经网络的人脸朝向识别算法研究指导教师：李向军系：信息工程系2013年1月3日基于LVQ神经网络的人脸朝向识别算法研究文献综述一、人脸识别概述人脸识别作为一个复杂的模式识别问题，近年来受到广泛的关注，识别领域的各种方法在这个问题上各显所长，而且发展出了许多新方法，大大丰富和拓展了模式识别方向。
人脸识别、检测、跟踪、特征定位等技术近年来一直是研究的热点、人脸识别是人脸应用研究中重要的第一步，目的是从图像中分割出不包括背景的人脸区域。
由于人脸形状的不规则性以及光线和背景条件多样性，现有的人脸研究算法都是在试图解决某些特定实验环境下的一些具体问题，对人脸识别位置和形状都有一定的要求。
而在实际应用中，大量图像和视频源中人脸的位置，朝向和旋转角度都不是固定的，这就大大增加了人脸识别的难度。
在人脸识别领域的众多研究方向中，人脸朝向分析一直是一个少有人涉及的领域。
在以往的研究中，一些研究者谈及了人脸朝向问题，但其实绝大多数都是希望在人脸识别过程中除去人脸水平旋转对识别过程的不良影响。
但是，实际问题要复杂的多，人脸朝向是一个无法回避的问题。
因此，对于人脸朝向的判断和识别，将会是一件非常有意义的工作。
人脸检测与识别技术是生物特征鉴别技术中研究最多和最热门的技术之一，它已经在身份认证、安全检查、罪犯查询、人机交互等广泛领域得到了初步应用。
在人脸检测研究中，构建快速而精确的检测方法一直是该领域的研究热点；在人脸识别研究中，如何克服获取图像光线、表情、视角等变化的影响，提高识别率则是迫切需要研究的问题。
针对这两个问题，本文以彩色和灰色正面人脸静态图像为研究对象，将模式识别理论和图像处理技术相结合，重点研究基于LVQ人工神经网络(ANN)的肤色像素检测和基于模板匹配的人脸精确检测方法，以及基于小波包分解(WPD)和(2D)2PCA的不同变化条件人脸图像的识别方法，为建立快速精确的人脸识别系统提供技术依据。
文献综述国外研究现状
文献综述指的是研究者对某一领域的文献的综合、整理、分析，以汇总各种不同观点和论点，并从中引入相关的理论，最终得出关于一个特定问题的研究结论的文字。
由于国外的研究投入较大，涉及的领域也多，且大多发展较为成熟，因此，国外的文献综述研究也比较发达。
比如说，随着人工智能和大数据技术的发展，许多学者在国外从事着关于机器学习、模式识别等技术的研究，他们撰写的文献综述都非常有参考价值；此外，社会经济学领域也有很多相关的文篇，如货币制度变迁、全球化和贫穷现象，以及政治学和国家安全。
这些论文主要用于分析各国之间的相互关系和趋势变化；最后，在心理学领域，国外也有大量的研究涉及情绪管理、情绪调节等方面。
人脸检测和识别技术的文献综述Last updated on the afternoon of January 3, 2021人脸识别技术综述摘要：在阅读关于人脸检测识别技术方面文献后，本文主要讨论了人脸识别技术的基本介绍、研究历史,人脸检测和人脸识别的主要研究方法，人脸识别技术的应用前景，并且总结了人脸识别技术的优越性和当下研究存在的困难。
关键词：人脸识别;人脸检测；几何特征方法;模板匹配方法;神经网络方法;统计方法;模板匹配;基于外观方法;随着社会的发展，信息化程度的不断提高，人们对身份鉴别的准确性和实用性提出了更高的要求，传统的身份识别方式已经不能满足这些要求。
人脸识别技术(FRT)是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向.虽然人脸识别的研究已有很长的历史,各种人脸识别的技术也很多,但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响,目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的[1]基于生物特征的身份认证技术是一项新兴的安全技术，也是本世纪最有发展潜力的技术之一[2]。
1.人脸识别技术基本介绍人脸识别技术是基于人的脸部特征，一个完整的人脸识别过程一般包括人脸检测和人脸识别两大部分，人脸检测是指计算机在包含有人脸的图像中检测出人脸，并给出人脸所在区域的位置和大小等信息的过程[3]，人脸识别就是将待识别的人脸与已知人脸进行比较，得出相似程度的相关信息。
计算机人脸识别技术也就是利用计算机分析人脸图象,进而从中出有效的识别信息,用来“辨认”身份的一门技术.人脸自动识别系统包括三个主要技术环节[4]。
首先是图像预处理，由于实际成像系统多少存在不完善的地方以及外界光照条件等因素的影响，在一定程度上增加了图像的噪声，使图像变得模糊、对比度低、区域灰度不平衡等。
为了提高图像的质量，保证提取特征的有有效性，进而提高识别系统的识别率，在提取特征之前，有必要对图像进行预处理操作；人脸的检测和定位，即从输入图像中找出人脸及人脸所在的位置，并将人脸从背景中分割出来，对库中所有的人脸图像大小和各器官的位置归一化；最后是对归一化的人脸图像应用人脸识别技术进行特征提取与识别。
模式识别基础概念文献综述一．前言模式识别诞生于20世纪20年代。
随着20世纪40年代计算机的出现，20世纪50年代人工智能的兴起，模式识别在20世纪60年代迅速发展成为一门学科。
在20世纪60年代以前，模式识别主要限于统计学领域的理论研究，计算机的出现增加了对模式识别实际应用的需求，也推动了模式识别理论的发展。
经过几十年的研究，取得了丰硕的成果，已经形成了一个比较完善的理论体系，主要包括统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别和多分类器融合等研究内容。
模式识别就是研究用计算机实现人类的模式识别能力的一门学科，目的是利用计算机将对象进行分类。
这些对象与应用领域有关，它们可以是图像、信号，或者任何可测量且需要分类的对象，对象的专业术语就是模式（pattern）。
按照广义的定义，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以成为模式。
二．模式识别基本概念<一>.模式识别系统模式识别的本质是根据模式的特征表达和模式类的划分方法，利用计算机将模式判属特定的类。
因此，模式识别需要解决五个问题：模式的数字化表达、模式特性的选择、特征表达方法的确定、模式类的表达和判决方法的确定。
一般地，模式识别系统由信息获取、预处理、特征提取和选择、分类判决等4部分组成，如图1-1所示。
观察对象→→→→→→→→→类→类别号信息获取预处理特征提取和选择分类判决图1-1模式识别系统的组成框图<二>.线性分类器对一个判别函数来说，应该被确定的是两个内容：其一为方程的形式；其二为方程所带的系数。
对于线性判别函数来说方程的形式是线性的，方程的维数为特征向量的维数，方程组的数量则决定于待判别对象的类数。
对M类问题就应该有M个线性判别函数；对两类问题如果采用“+”“-”判别，则判别函数可以只有一个。
既然方程组的数量、维数和形式已定，则对判别函数的设计就是确定函数的各系数，也就是线性方程的各权值。
在计算机上确定各权值时采用的是“训练”或“学习”的方法，这就是待识别的模式集中挑选一批有代表的样本，它们经过人工判读成为已知类别的样本，把这批样本逐个输入到计算机的“训练”程序（或算法）中去，通过一次一次的迭代最后得到正确的线性判别函数，这样一个迭代的运算的过程成为训练过程。
由于样本的分类首先经过人工判读，因而这样的构成分类器也称为有人监督或有教师的分类器。
<三>.特征选择和提取<1>、特征选择特征的获取是依赖于具体的问题和相关专业的知识的，无法进行一般性的讨论。
从模式识别角度，很多情况下人们面对的是已经得到的一组特征，或者是利用当时的技术手段把所有有可能观测到的特征都记录下来。
这时，这些特征中可能有很多特征与要解决的分类问题关系并不密切，它们在后续的分类器设计中可能会影响分类器的性能。
另一方面，有时即使很多特征都与分类器关系密切，但是特征过多会带来计算量大、推广能力差等问题，在这样数目有限时很多方法甚至会因为出现病态矩阵等问题而根本无法计算，因此人们也往往希望在保证分类效果的前提下用尽可能少的特征来完成分类。
模式识别中的特征选择的问题，就是指在模式识别中，用计算方法从一组给定的特征中选择一部分特征进行分类。
这是降低特征空间维数的一种基本方法。
<2>、特征提取原始特征的数量可能很大，或者说样本处于一个高维空间中，通过映射（或变换）的方法可以用低维空间来表示样本，这个过程称为特征提取。
映射后的特征称为二次特征，它们是原始特征的某种组合（通常是线性组合）。
所谓特征提取，在广义上就是指一种变换。
若Y是测量空间，X是特征空间，则变换A:Y→X就称为特征提取器。
<3>特征选择和提取的作用特征选择和特征的提取的主要目的都是，在不降低或者很少降低分类结果性能的情况下，降低特征空间的维数，其主要作用在于：（1）简化计算。
特征空间的维数越高，需占用的计算机资源就越多，设计和计算也就越复杂。
（2）简化特征空间结构。
由于特征提取和选择是去除类间差别小的特征，保留类间差别大的特征，因此，在特征空间中，每类所占据的子空间结构可分离性更强，从而也简化了类间分界面形状的复杂度。
<四>.概率密度函数估计概率密度函数的估计方法分为两大类：参数估计与非参数估计。
<1>参数估计中，已知概率密度函数形式，但其中部分或者全部参数未知，概率密度函数的估计问题就是用样本来估计这些参数。
主要方法又有两类：最大似然估计和贝叶斯估计，两者在很多实际情况下结果接近，但从概念上它们的处理方法是不同的。
参数估计是统计推断的基本问题之一，下面主要介绍几个参数估计的基本概念。
（1）统计量。
样本中包含着总体的信息，希望通过样本集把有关信息抽取出来，就是说针对不同要求构造出样本的某种函数，这种函数在统计学中称为统计量。
（2）参数空间。
如上所述，在参数估计中，总是假设总体概率密度函数的形式已知，而未知的仅是分布中的几个参数，将未知参数记为θ，在统计学中，将总体分布未知函数θ的全部可容许值组成的集合称为参数空间，记为ʘ。
（3）点估计、点估计值、点估计量。
点估计问题就是要构造一个统计量作为参数θ的估计。
在统计学中，构造的此统计量称为θ的估计量，把样本的观测值代入统计量，得到一个具体数值，这个数值在统计学中称为θ的估计值。
（4）区间估计。
利用抽样分布估计参数可能在位于的区间，即要求用区间[d1,d2]作为θ的可能取值范围的一种估计。
这个区间称为置信区间，这类估计称为区间估计。
<2>非参数估计，就是概率密度函数的形式也未知，或者概率密度函数不符合目前研究的任何分布模型，因此不能仅仅估计几个参数，而是用样本把概率密度函数数值化地估计出来。
<五>.聚类分析聚类就是按照一定的要求和规律对事物进行区分和分类的过程，在这一过程中没有任何关于分类的先验知识，仅靠事物间的相似性作为类属划分的准则，因此是无监督分类。
聚类分析是指用数学的方法研究和处理给定对象的分类。
多年来，人们提出了许多关于“聚类”的定义，但一直没有通用的定义。
温熙森给出的聚类分析定义是：“聚类分析是统计模式识别的另一重要工具，它把模式归入到这样的类别或聚合类：同一个聚合类的模式比不同聚合类中的模式更相近”。
它的基本原理就是在没有先验知识的情况下，基于“物以类聚”的观点，用数学方法分析各模式向量之间的距离及分散情况，按照样本距离远近划分类别。
聚类分析是无监督分类方法，它把一个没有类别标记的样本集按照某种准则划分成若干个子集饿，使相似的样本尽可能归为一类，不相似的样本尽量划分到不同的类中。
在实际应用中，很多情况下无法预先知道样本的类别，只能用没有样本类别标记的样本集进行分类器设计，这就是无监督分类方法。
监督分类方法和无监督分类方法的区别主要如下：（1）监督分类方法有训练样本集，在训练样本集中给出不同类别的训练样本，用这些训练样本就可以找出区分不同类样本的方法，从而在特征空间中划定决策域。
（2）监督分类方法由训练阶段和测试间断组成。
训练阶段利用训练集中的训练样本进行分类器设计，确定分类器参数；测试阶段将待识别样本输入，根据份额ide决策准则，确定待识别样本的所属类别。
（3）无监督分类方法可用来分析数据的内在规律，它没有训练样本：如聚类分析、主分量分析、数据拟合等方法都是无监督分类方法。
对样本集进行聚类分析要考虑的问题如下：（1）相似性测度。
如何度量样本间的相似性。
（2）聚类准则。
如何聚类取决于聚类的准则函数，使某种聚类准则达到极值。
（3）聚类算法。
用什么算法找出使准则函数取极值的最好聚类结果。
（4）聚类的有效性。
判定聚类很大程度上反映了样本集大的真是结构，应如何确定样本集中正确的类别数。
三．小结在这篇综述中，介绍了模式识别里面的一些基本概念，模式识别是一个多领域的交叉学科，它涉及人工智能、统计学、计算机科学、工程学、医学等众多的研究问题。
例如，语音识别、字符识别、医学图像识别、医疗诊断、商品销售分析等，吸引了众多的研究人员，且人们提出了许多新方法。
在20世纪80年代，基于知识的系统和神经网络发展迅速。
近年来，在概率和统计交叉的领域取得重大进展，例如，核函数方法的核贝叶斯计算方法。
到目前为止，模式识别理论和技术还远未完善，尚有很多课题有待人们去研究和探索。
四．参考文献[1]张学工.模式识别（第三版）.[M].北京：清华大学出版社,2000[2]李晶皎，赵丽红，王爱侠.模式识别[M].北京：电子工业出版社,2010[3]李弼程，邵美珍等.模式识别原理及应用[M].西安：西安电子科技大学出版社,2008[4]盛立东.模式识别导论[M].北京：北京邮电大学出版社,2010[5]边肇琪，等.模式识别.北京：清华大学出版社，1988[6]李介谷，蔡国廉，等.计算机模式识别技术.上海：上海交通大学出版社，1986[7]李金宗.模式识别导论.北京：高等教育出版社，1994[8]沈清，汤霖.模式识别导论.长沙:国防科技大学出版社，1991[9]王碧泉，陈祖萌.模式识别，理论、方法和应用.北京：地震出版社，1989[10]孙即祥.现代模式识别（第二版）.北京：高等教育出版社，2008[11]齐敏，李大键，郝重阳.模式识别导论.北京：清华大学出版社，2009[12]王开军，李健，张军英，过立新.聚类分析中类数估计方法的实验比较.计算机工程.2008[13]蔡元龙.模式识别.西安：西安电子科技大学出版社，1992[14]沈庭芝.数字图像处理及模式识别.北京：北京理工大学出版社，1998[15]傅京孙.模式识别及其应用.北京：科学出版社，1983[16]钟珞.模式识别.武汉：武汉大学出版社，2006[17]杨光正.模式识别.合肥：中国科学技术大学出版社，2007[18]舒宁.模式识别的理论与方法.武汉：武汉大学出版社，2004[19]张奎，黄凤岗.模式识别.哈尔滨：哈尔滨工程大学出版社，1998。
