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目录1

符号1

第1章　统计模式识别概论3

1.1　统计模式识别3

1.2　解决模式识别问题的步骤4

1.3　问题讨论5

1.4　有监督分类和无监督分类6

1.5　研究统计模式识别问题的方法6

1.6　多重回归21

1.7　本书梗概23

1.8　参考文献24

1.9　习题25

2.1 引言27

第2章　密度估计——参数法27

2.2　基于正态分布的模型28

2.3　正态混合模型33

2.4　贝叶斯估计40

2.5　应用研究60

2.6　总结61

2.7　建议62

2.8　参考文献62

2.9　习题62

第3章　密度估计——非参数法65

3.1　引言65

3.2　直方图法66

3.3　k近邻法74

3.4　用基函数展开82

3.5　核函数方法84

3.6　应用研究92

3.7　总结93

3.8　建议94

3.9　参考文献94

3.10　习题94

第4章　线性判别分析97

4.1　引言97

4.2　两类问题算法97

4.3　多类算法114

4.4　逻辑斯谛判别125

4.5　应用研究129

4.6　总结130

4.7　建议130

4.9　习题131

4.8　参考文献131

第5章　非线性判别分析——核函数法134

5.1　引言134

5.2　优化准则135

5.3　径向基函数140

5.4　非线性支持向量机150

5.5　应用研究156

5.6　总结157

5.7　建议157

5.8　参考文献158

5.9　习题158

第6章　非线性判别分析——投影法161

6.1　引言161

6.2　多层感知器161

6.3　投影寻踪171

6.4　应用研究174

6.6　建议175

6.5　总结175

6.7　参考文献176

6.8　习题176

第7章　基于树的方法178

7.1　引言178

7.2　分类树178

7.3　多元自适应回归样条191

7.4　应用研究194

7.5　总结195

7.6　建议195

7.7　参考文献196

7.8　习题196

8.2　性能评价198

第8章　性能198

8.1　引言198

8.3　分类器性能的比较210

8.4　分类器的组合214

8.5　应用研究236

8.6　总结236

8.7　建议237

8.8　参考文献237

8.9　习题238

第9章　特征选择与特征提取240

9.1　引言240

9.2　特征选择241

9.3　线性特征提取250

9.4　多维尺度分析269

9.5　应用研究276

9.6　总结277

9.7　建议278

9.8　参考文献278

9.9　习题279

第10章　聚类282

10.1　引言282

10.2　分层聚类法283

10.3　快速分类289

10.4　混合模型290

10.5 平方和方法292

10.6　聚类有效性308

10.7　应用研究311

10.8　总结313

10.10　参考文献315

10.9　建议315

10.11　习题316

第11章　其他论题318

11.1　模型选择318

11.2　不可靠分类的学习320

11.3　缺值数据321

11.4　离群值检测和鲁棒方法321

11.5　连续变量与离散变量的混合322

11.6　结构风险最小化以及Vapnik-Chervonenkis维数323

附录A　相异测度325

附录B　参数估计334

附录C　线性代数338

附录D　数据342

附录E　概率论347

参考文献355