模式识别聚类续优秀课件
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模式识别第二章ppt课件
2.2.2 聚类准则
• 试探方法
凭直观感觉或经验，针对实际问题定义一种 相似性测度的阈值，然后按最近邻规则指定 某些模式样本属于某一个聚类类别。
– 例如对欧氏距离，它反映了样本间的近邻性，但 将一个样本分到不同类别中的哪一个时，还必须 规定一个距离测度的阈值作为聚类的判别准则。
精选ppt课件2021
• 特征选择的维数
在特征选择中往往会选择一些多余的特征，它增加了 维数，从而增加了聚类分析的复杂度，但对模式分类 却没有提供多少有用的信息。在这种情况下，需要去 掉相关程度过高的特征（进行降维处理）。
• 降维方法
– 结论：若rij->1，则表明第i维特征与第j维特征所反 映的特征规律接近，因此可以略去其中的一个特
– 距离阈值T对聚类结果的影响
精选ppt课件2021
17
2.3 基于试探的聚类搜索算法
2.3.2 最大最小距离算法
• 基本思想：以试探类间欧氏距离为最大 作为预选出聚类中心的条件。
• 病人的病程
– 名义尺度：指定性的指标，即特征度量时没有数量
关系，也没有明显的次序关系，如黑色和白色的关
系，男性和女性的关系等，都可将它们分别用“0”
和“1”来表示。
• 超过2个状态时，可精选用pp多t课个件2数021值表示。
8
2.2 模式相似性的测度和
聚类准则
2.2.1 相似Βιβλιοθήκη 测度• 目的：为了能将模式集划分成不同的类别，必须定义 一种相似性的测度，来度量同一类样本间的类似性和 不属于同一类样本间的差异性。
12
2.2 模式相似性的测度和
聚类准则
2.2.2 聚类准则
• 聚类准则函数法
– 依据：由于聚类是将样本进行分类以使类别间可 分离性为最大，因此聚类准则应是反映类别间相 似性或分离性的函数；
• 试探方法
凭直观感觉或经验，针对实际问题定义一种 相似性测度的阈值，然后按最近邻规则指定 某些模式样本属于某一个聚类类别。
– 例如对欧氏距离，它反映了样本间的近邻性，但 将一个样本分到不同类别中的哪一个时，还必须 规定一个距离测度的阈值作为聚类的判别准则。
精选ppt课件2021
• 特征选择的维数
在特征选择中往往会选择一些多余的特征，它增加了 维数，从而增加了聚类分析的复杂度，但对模式分类 却没有提供多少有用的信息。在这种情况下，需要去 掉相关程度过高的特征（进行降维处理）。
• 降维方法
– 结论：若rij->1，则表明第i维特征与第j维特征所反 映的特征规律接近，因此可以略去其中的一个特
– 距离阈值T对聚类结果的影响
精选ppt课件2021
17
2.3 基于试探的聚类搜索算法
2.3.2 最大最小距离算法
• 基本思想：以试探类间欧氏距离为最大 作为预选出聚类中心的条件。
• 病人的病程
– 名义尺度：指定性的指标，即特征度量时没有数量
关系，也没有明显的次序关系，如黑色和白色的关
系，男性和女性的关系等，都可将它们分别用“0”
和“1”来表示。
• 超过2个状态时，可精选用pp多t课个件2数021值表示。
8
2.2 模式相似性的测度和
聚类准则
2.2.1 相似Βιβλιοθήκη 测度• 目的：为了能将模式集划分成不同的类别，必须定义 一种相似性的测度，来度量同一类样本间的类似性和 不属于同一类样本间的差异性。
12
2.2 模式相似性的测度和
聚类准则
2.2.2 聚类准则
• 聚类准则函数法
– 依据：由于聚类是将样本进行分类以使类别间可 分离性为最大，因此聚类准则应是反映类别间相 似性或分离性的函数；
《模式识别与分类》课件
总结词
图像分类是一种基于深度学习技术的模式识别应用，用于自动分类和标注图像。
图像分类技术通过训练深度神经网络，学习图像中的特征，实现自动分类和标注。该技术广泛应用于图像检索、社交媒体自动标记等领域。
详细描述
总结词
总结与展望
05
深度学习：随着神经网络的深入研究，深度学习在模式识别中扮演着越来越重要的角色。然而，如何设计更有效的神经网络结构和训练算法，以及解决深度学习中的过拟合和泛化能力等问题，仍是需要面对的挑战。
人脸识别技术通过捕捉和比较人脸特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状、大小、位置等信息，实现身份识别。该技术广泛应用于安全监控、门禁系统、移动支付等领域。
VS
声音识别是一种基于语音处理技术的模式识别应用，用于语音识别和语音合成。
详细描述
声音识别技术通过分析语音信号的波形、频谱等特征，实现语音到文本的转换。同时，语音合成技术可以将文本转换为语音信号，实现语音输出。该技术广泛应用于语音助手、智能客服等领域。
优点
神经网络分类能够处理复杂的非线性数据，具有较强的泛化能力，且能够自动提取特征，减少人工干预。
缺点
神经网络分类的训练过程需要大量的数据和计算资源，且参数调整较为复杂，容易陷入局部最优解。
模式识别与分类的应用实例
04
总结词
人脸识别是一种基于计算机视觉技术的模式识别应用，用于身份验证和识别。
详细描述
详细描述
SVM具有较强的泛化能力，能够处理非线性可分的数据集，且在多分类问题中表现良好。
优点
SVM对于大规模数据集的处理效率较低，且对于非线性可分的数据集需要采用核函数等技术进行处理，参数选择较为复杂。
缺点
总结词
基于人工神经网络的分类方法
图像分类是一种基于深度学习技术的模式识别应用，用于自动分类和标注图像。
图像分类技术通过训练深度神经网络，学习图像中的特征，实现自动分类和标注。该技术广泛应用于图像检索、社交媒体自动标记等领域。
详细描述
总结词
总结与展望
05
深度学习：随着神经网络的深入研究，深度学习在模式识别中扮演着越来越重要的角色。然而，如何设计更有效的神经网络结构和训练算法，以及解决深度学习中的过拟合和泛化能力等问题，仍是需要面对的挑战。
人脸识别技术通过捕捉和比较人脸特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状、大小、位置等信息，实现身份识别。该技术广泛应用于安全监控、门禁系统、移动支付等领域。
VS
声音识别是一种基于语音处理技术的模式识别应用，用于语音识别和语音合成。
详细描述
声音识别技术通过分析语音信号的波形、频谱等特征，实现语音到文本的转换。同时，语音合成技术可以将文本转换为语音信号，实现语音输出。该技术广泛应用于语音助手、智能客服等领域。
优点
神经网络分类能够处理复杂的非线性数据，具有较强的泛化能力，且能够自动提取特征，减少人工干预。
缺点
神经网络分类的训练过程需要大量的数据和计算资源，且参数调整较为复杂，容易陷入局部最优解。
模式识别与分类的应用实例
04
总结词
人脸识别是一种基于计算机视觉技术的模式识别应用，用于身份验证和识别。
详细描述
详细描述
SVM具有较强的泛化能力，能够处理非线性可分的数据集，且在多分类问题中表现良好。
优点
SVM对于大规模数据集的处理效率较低，且对于非线性可分的数据集需要采用核函数等技术进行处理，参数选择较为复杂。
缺点
总结词
基于人工神经网络的分类方法
《模式识别课件》课件
率和用户体验。
医学诊断
要点一
总结词
医学诊断是利用医学知识和技术对疾病进行诊断的过程， 模式识别技术在医学诊断中发挥着重要作用。
要点二
详细描述
模式识别技术可以辅助医生进行影像学分析、病理学分析 等，提高诊断准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务 和治疗效果。
05
模式识别的挑战与未来发 展
数据不平衡问题
《模式识别课件》 ppt课件
xx年xx月xx日
• 模式识别概述 • 模式识别的基本原理 • 常见模式识别方法 • 模式识别的应用实例 • 模式识别的挑战与未来发展
目录
01
模式识别概述
定义与分类
定义
模式识别是对各种信息进行分类和辨 识的科学，通过模式识别技术，计算 机可以识别、分类和解释图像、声音 、文本等数据。
深度学习在模式识别中的应用
总结词
深度学习在模式识别中具有广泛的应用，能够自动提取特征并实现高效分类。
详细描述
深度学习通过构建多层神经网络来学习数据的内在特征。在模式识别中，卷积神经网络和循环神经网络等方法已 被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
THANKS
感谢观看
人脸识别
总结词
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识 别技术，通过采集和比对人脸图像信息 进行身份验证和识别。
VS
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁、考 勤、移动支付等领域，通过摄像头捕捉人 脸图像，并与数据库中存储的图像信息进 行比对，实现快速的身份验证和识别。
手写数字识别
总结词
手写数字识别是一种利用计算机技术自动识 别手写数字的技术，通过对手写数字图像进 行预处理、特征提取和分类实现识别。
医学诊断
要点一
总结词
医学诊断是利用医学知识和技术对疾病进行诊断的过程， 模式识别技术在医学诊断中发挥着重要作用。
要点二
详细描述
模式识别技术可以辅助医生进行影像学分析、病理学分析 等，提高诊断准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务 和治疗效果。
05
模式识别的挑战与未来发 展
数据不平衡问题
《模式识别课件》 ppt课件
xx年xx月xx日
• 模式识别概述 • 模式识别的基本原理 • 常见模式识别方法 • 模式识别的应用实例 • 模式识别的挑战与未来发展
目录
01
模式识别概述
定义与分类
定义
模式识别是对各种信息进行分类和辨 识的科学，通过模式识别技术，计算 机可以识别、分类和解释图像、声音 、文本等数据。
深度学习在模式识别中的应用
总结词
深度学习在模式识别中具有广泛的应用，能够自动提取特征并实现高效分类。
详细描述
深度学习通过构建多层神经网络来学习数据的内在特征。在模式识别中，卷积神经网络和循环神经网络等方法已 被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
THANKS
感谢观看
人脸识别
总结词
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识 别技术，通过采集和比对人脸图像信息 进行身份验证和识别。
VS
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁、考 勤、移动支付等领域，通过摄像头捕捉人 脸图像，并与数据库中存储的图像信息进 行比对，实现快速的身份验证和识别。
手写数字识别
总结词
手写数字识别是一种利用计算机技术自动识 别手写数字的技术，通过对手写数字图像进 行预处理、特征提取和分类实现识别。
模式识别第2章课件聚类分析v
数据挖掘中的聚类分析
聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术，用于将数据集划分为具有相似性的不同组或簇。 通过聚类分析，可以发现隐藏在大量数据中的有用信息，如市场细分、客户分类等。
聚类分析在数据挖掘中的应用
在市场细分中，聚类分析可以将消费者群体划分为具有相似消费行为的组，从而帮助企 业更好地了解客户需求和市场趋势。在客户分类中，聚类分析可以将客户划分为不同的
DBSCAN算法
总结词
一种基于密度的聚类算法
详细描述
DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，通过高密度区域向低密度区域扩散的方式发现任意形状的 聚类。该算法能够识别出具有噪声的数据集中的聚类，并确定聚类的数量。DBSCAN算法对于密度分 布不均匀的数据集具有较强的鲁棒性。
层次聚类算法
总结词
一种基于距离的聚类算法
03 聚类分析的评估指标
内部评估指标
轮廓系数
用于评估聚类结果的质量，其值介于-1和1之间，值越大表示聚类效果越好。
凝聚系数
衡量聚类中样本点之间紧密程度的指标，值越接近1表示样本点之间越紧密。
外部评估指标
调整兰德指数
衡量聚类结果与实际类别之间的匹配程度，值越接近1表示匹 配度越高。
互信息
衡量聚类结果与实际类别之间的信息重叠程度，值越大表示 重叠度越高。
常见的聚类算法包括K-means、层次聚类 和DBSCAN等。在图像分割中，K-means 算法可以将图像划分为不同的颜色或纹理区 域，而层次聚类则可以生成更加细致的分割 结果。在图像压缩中，DBSCAN算法可以对
像素值进行聚类，生成压缩后的图像。
社交网络分析中的聚类分析
要点一
社交网络分析中的聚类分析
忠诚度等级，为企业制定更加精准的营销策略提供依据。
聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术，用于将数据集划分为具有相似性的不同组或簇。 通过聚类分析，可以发现隐藏在大量数据中的有用信息，如市场细分、客户分类等。
聚类分析在数据挖掘中的应用
在市场细分中，聚类分析可以将消费者群体划分为具有相似消费行为的组，从而帮助企 业更好地了解客户需求和市场趋势。在客户分类中，聚类分析可以将客户划分为不同的
DBSCAN算法
总结词
一种基于密度的聚类算法
详细描述
DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，通过高密度区域向低密度区域扩散的方式发现任意形状的 聚类。该算法能够识别出具有噪声的数据集中的聚类，并确定聚类的数量。DBSCAN算法对于密度分 布不均匀的数据集具有较强的鲁棒性。
层次聚类算法
总结词
一种基于距离的聚类算法
03 聚类分析的评估指标
内部评估指标
轮廓系数
用于评估聚类结果的质量，其值介于-1和1之间，值越大表示聚类效果越好。
凝聚系数
衡量聚类中样本点之间紧密程度的指标，值越接近1表示样本点之间越紧密。
外部评估指标
调整兰德指数
衡量聚类结果与实际类别之间的匹配程度，值越接近1表示匹 配度越高。
互信息
衡量聚类结果与实际类别之间的信息重叠程度，值越大表示 重叠度越高。
常见的聚类算法包括K-means、层次聚类 和DBSCAN等。在图像分割中，K-means 算法可以将图像划分为不同的颜色或纹理区 域，而层次聚类则可以生成更加细致的分割 结果。在图像压缩中，DBSCAN算法可以对
像素值进行聚类，生成压缩后的图像。
社交网络分析中的聚类分析
要点一
社交网络分析中的聚类分析
忠诚度等级，为企业制定更加精准的营销策略提供依据。
模式识别03聚类分析.ppt
如果l是由两类p和q合并而成，则有递推公式： Dkl = min [Dkp, Dkq]
最远距离法
两个类别k和l之间的最远距离：Dkl=maxij [dij] dij表示xik和xjl之间的距离。
如果l是由两类p和q合并而成，则有递推公式： Dkl = max [Dkp, Dkq]
2019/12/4
济南大学 模式识别与智能系统研究所(R)
23
类的定义、类间距离和聚类准则
类间距离
中间距离法
三角形kpq 边pq中线长的平方和：
Dk2l
1 2
Dk2p
1 2
Dk2q
1 4
D
2 pq
可以作为新类l= p q与k间 的距离的递推公式。
2019/12/4
c
显然， n j N j 1
类内聚类准则函数JW定义为： 显然，JW越小越好。 （误差平方和准则）
特点：取决于类心的选取； j ||2
j1 i1
m j
1 nj
nj
xi( j)
i 1
j 1,2,...,c
同类样本分布密集，各类分布区域体积相差不大。
2
目录
复习 说明 模式相似性测度 类的定义、类间距离和聚类准则 聚类算法 总结和作业
2019/12/4
济南大学 模式识别与智能系统研究所(R)
3
复习
模式识别的基本过程
为什么要进行特征提取？ 什么是特征？ 如何抽取和表示特征？ 识别和训练（两种训练方式） 识别系统的性能评价
济南大学 模式识别与智能系统研究所(R)
10
模式相似性测度
距离测度
最远距离法
两个类别k和l之间的最远距离：Dkl=maxij [dij] dij表示xik和xjl之间的距离。
如果l是由两类p和q合并而成，则有递推公式： Dkl = max [Dkp, Dkq]
2019/12/4
济南大学 模式识别与智能系统研究所(R)
23
类的定义、类间距离和聚类准则
类间距离
中间距离法
三角形kpq 边pq中线长的平方和：
Dk2l
1 2
Dk2p
1 2
Dk2q
1 4
D
2 pq
可以作为新类l= p q与k间 的距离的递推公式。
2019/12/4
c
显然， n j N j 1
类内聚类准则函数JW定义为： 显然，JW越小越好。 （误差平方和准则）
特点：取决于类心的选取； j ||2
j1 i1
m j
1 nj
nj
xi( j)
i 1
j 1,2,...,c
同类样本分布密集，各类分布区域体积相差不大。
2
目录
复习 说明 模式相似性测度 类的定义、类间距离和聚类准则 聚类算法 总结和作业
2019/12/4
济南大学 模式识别与智能系统研究所(R)
3
复习
模式识别的基本过程
为什么要进行特征提取？ 什么是特征？ 如何抽取和表示特征？ 识别和训练（两种训练方式） 识别系统的性能评价
济南大学 模式识别与智能系统研究所(R)
10
模式相似性测度
距离测度
模式识别 第二章 聚类分析课件
青蛙
蜥蜴,蛇, 麻雀，海
金鱼
鸥,青蛙
羊,狗, 猫,
鲨鱼
(c) 生存环境
(d)繁衍后代的方式和是否存在肺
6
2.1 聚类的基本概念
2.1.5 距离测度对聚类结果的影响
数据的粗聚类是两类,细聚类为4类
72.2 ຫໍສະໝຸດ 式相似性测度2.2.1 距 离 测 度 2.2.2 相 似 测 度 2.2.3 匹 配 测 度
r(x1, x2 )
18
(3) 指数相关系数
e(x, y) 1 n exp[ 3 (xi yi )2 ]
n i1
4
2 i
这里假设 x 和 y 的维数n相同、概率分布相同。
2是第i个分量的方差。
i
性质：不受量纲变化的影响。
19
（三） 匹 配 测 度
若特征只有两个状态： 0 => 有此特征；1 => 无此特征。称之为二值特征。
注意，这里只考虑（1-1）匹配，而不考虑（0-0）匹配。 21
（三） 匹 配 测 度
(2) Rao测度
（1-1）匹配特征数目与特征总数之比
s(x, y)
a
x'y
abce n
(3) 简单匹配系数 （1-1）匹配+（0-0）匹配/特征总数
m(x, y) a e n
(4) Dice系数
只对（1-1）匹配加权
取决于分类算法和特征点分布情况的匹配。
x2
x2
w1
w2
W1
b
w1
W2
W1
w2
w3
W2
W3
1.特征选取不当使分类无效。
x1
4
2.特征选取不足可能使不同 类别的模式判为一类。
蜥蜴,蛇, 麻雀，海
金鱼
鸥,青蛙
羊,狗, 猫,
鲨鱼
(c) 生存环境
(d)繁衍后代的方式和是否存在肺
6
2.1 聚类的基本概念
2.1.5 距离测度对聚类结果的影响
数据的粗聚类是两类,细聚类为4类
72.2 ຫໍສະໝຸດ 式相似性测度2.2.1 距 离 测 度 2.2.2 相 似 测 度 2.2.3 匹 配 测 度
r(x1, x2 )
18
(3) 指数相关系数
e(x, y) 1 n exp[ 3 (xi yi )2 ]
n i1
4
2 i
这里假设 x 和 y 的维数n相同、概率分布相同。
2是第i个分量的方差。
i
性质：不受量纲变化的影响。
19
（三） 匹 配 测 度
若特征只有两个状态： 0 => 有此特征；1 => 无此特征。称之为二值特征。
注意，这里只考虑（1-1）匹配，而不考虑（0-0）匹配。 21
（三） 匹 配 测 度
(2) Rao测度
（1-1）匹配特征数目与特征总数之比
s(x, y)
a
x'y
abce n
(3) 简单匹配系数 （1-1）匹配+（0-0）匹配/特征总数
m(x, y) a e n
(4) Dice系数
只对（1-1）匹配加权
取决于分类算法和特征点分布情况的匹配。
x2
x2
w1
w2
W1
b
w1
W2
W1
w2
w3
W2
W3
1.特征选取不当使分类无效。
x1
4
2.特征选取不足可能使不同 类别的模式判为一类。
模式识别及其分类PPT(40张)
方差-协方差矩阵，简称协方差矩阵如下：
Ccos1v221,(1) covp(,1)
cov1,(2) s222
covp(,2)
cov1,(p)
cov2,(p)
s2pp
对称矩阵
模式识别与分类 数据预处理
相关矩阵如下：
1 r12
R
r12
1
r1p r2 p
r1p
r2
p
1
其中
rjk
3
7.2
0.32 2750 65.3 3.4
4
10.2 0.36 1500 3.4
5.3
5
10.1 0.50 1040 39.2 1.9
6
6.5
0.20 2490 90.0 4.6
7
5.6
0.29 2940 88.0 5.6
8
11.8 0.42 867 43.1 1.5
9
8.5
0.25 1620 5.2
3个λ,仅1个>1
2.57,0.38,0.05
一维投影结果
t2
tt22
主 成 分 图 形 解 释
原始数据
模式识别与分类 PCA实例1
主
成
双重图 biplot
分 图
2 9
4
形
t1各元素均有贡献 解
t2由Br和I表征
释
1
1
I
Cu/Mn/Cl/I
Cu
0
Mn
8
2
5 -1
Cl
67
Br
1
将对象聚为2组 Br 将对象聚为另2组
110.54 32.719 3.9913 10.645
0
模式识别课件-模式识别导论本(四)-PPT精品文档
2 1 d x m C x m t
4 2 3
其中m为均值向量，C 为协方差矩阵 欧氏距离和马氏距离之间的差别：
第二类
欧氏距离来说应该是属于第一类
模式识别导论
例子：二维两类问题，设都服从正态分布，协方差 矩阵一样
, 均值向量为 0 0 3 3 1 2
总体散布矩阵为
S x m x m T
t
n
4 2 12
可以推出
S S S T W B
4 2 1
模式识别导论
推导过程如下：
S T
x 整个样本集 T
xxxmmxmm
T T T T
x 整个样本集
xm xm
在进行某些数值分析后重新确定阈值和起始点。这种方法对于只需要某种
粗略聚类的问题来说，是简单快速的方法
模式识别导论
二、最大的最小距离算法
这种方法以类间欧氏距离最大作为选择聚类中心的条件。下面 以图为例，说明其基本思想。
C
J x m i
i 1 x i
2
4 2 6
m 是 类的均值向量 i i
当J最小时，认为聚类合理。在各类样本密集，类别间分离明显 时，最宜采用这一准则
模式识别导论
与最小方差有关的准则
J N iS i
i 1 C
427 428
式中， N S i是 i类的样本数， i是相似性系数： 1 2 S xx' i 2 N i x i x' i
可见，给定的向量和第一类的中心比较近。但如果从 欧氏距离类看，则是相反的，下图
22 0.82
4 2 3
其中m为均值向量，C 为协方差矩阵 欧氏距离和马氏距离之间的差别：
第二类
欧氏距离来说应该是属于第一类
模式识别导论
例子：二维两类问题，设都服从正态分布，协方差 矩阵一样
, 均值向量为 0 0 3 3 1 2
总体散布矩阵为
S x m x m T
t
n
4 2 12
可以推出
S S S T W B
4 2 1
模式识别导论
推导过程如下：
S T
x 整个样本集 T
xxxmmxmm
T T T T
x 整个样本集
xm xm
在进行某些数值分析后重新确定阈值和起始点。这种方法对于只需要某种
粗略聚类的问题来说，是简单快速的方法
模式识别导论
二、最大的最小距离算法
这种方法以类间欧氏距离最大作为选择聚类中心的条件。下面 以图为例，说明其基本思想。
C
J x m i
i 1 x i
2
4 2 6
m 是 类的均值向量 i i
当J最小时，认为聚类合理。在各类样本密集，类别间分离明显 时，最宜采用这一准则
模式识别导论
与最小方差有关的准则
J N iS i
i 1 C
427 428
式中， N S i是 i类的样本数， i是相似性系数： 1 2 S xx' i 2 N i x i x' i
可见，给定的向量和第一类的中心比较近。但如果从 欧氏距离类看，则是相反的，下图
22 0.82