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1的例子有：識別、汽車過、天氣預報等。一個典型的模式識別系統(tǒng)的基本構成主要由模式、預處理、模式識別問題就是根據(jù)模式的XnM(M-1)/2（比如i類xn，即x=(f1(x),f2(x),….,fk(x)),x*xxx，J。J：a)J對不同的類別，這些特征的差別很大，則比較容易設計出具有較由于人們心理上的作用，只要條件總希望把特征取得多一些；另類的效果，產(chǎn)生“特征維數(shù)”問題。去掉那些相關性強且沒有增加分類信息的特征。（有多少特征確定了。特征的多少（維數(shù)特征，把特征空間壓縮到低維特征空間。人的感覺容易感受，數(shù)學的特征，如均值、相關系數(shù)、協(xié)方差矩n{x1x2xn}中，按某所謂特征提取，就是使(x1,x2,…,xnm；dndJ的Jn個原始特征進n。統(tǒng)計決策理論----決策（BayesianDecisionTheory）就人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ArtificialNeuralNetworkANN），對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡進行抽象，建立某種簡單模型，按不同的連接方。過習功能，慢慢學會識別類似的圖像習功能對于預測有特。ISODATA算法步驟[1]TNωjnj<TN，則取消該類zj，Nc=Nc-1，轉至②。離aIpNS，b、若Nc≤c/2，則轉到⑥（將一些類c、若Nc≥2c，則轉至⑦（跳過處理Nc<2cIp（合并處理）。⑥操σj=(σ1jσ2jσnj)Tj=1,2,…..,Nca、>和>2(TN+1)b、Nc兩個新類的中心zj+和zj-分別是在原zj中相應于的分量加上和減去，而起它分量不變，其中0<k≤1。
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