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在数据中寻找模式是一个有着悠久历史的问题。模式识别是一种数据分析方法,它使用机器学习 算法自动识别数据中的模式和规律。这些数据可以是任何东西,从文本和图像到声音或其他可量化的数据。模式识别系统可以快速准确地识别熟悉的模式。他们还可以识别和分类不熟悉的物体,从不同角度识别形状和物体,并识别图案和物体。
模式识别从数据中学习。
即使部分可见,也能自动识别图案。
应该能够识别熟悉的模式。
应从不同的角度和形状识别图案。
信息获取:由于计算机只能处理数字信号,计算机要获取模式信息就意味着要实现观察对象的数字化表达;机器通过各类传感器来获取信息,从而将光、图像、声音和其他非电信号转换为电信号;获取的信息可以是三维或二维的视觉信息,也可以是一维的声波、心电图、脑电图等,还可以是一些物理量与逻辑值等。
预处理:在得到模式的数字化表达后,需要对它进行预处理,以便去除或减小噪声的影响,突出有用信息;对于图像,可采用二值化、图像平滑、变换、增强、恢复、滤波、几
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