目录 1
导引 1
§0.1 模式识别系统的组成 1
§0.2 模式识别的方法 2
§0.3 随机向量及其分布 5
§0.4 多维正态分布 8
§0.5 随机向量的变换 10
参考文献 16
第一章 聚类分析 17
§1.1 距离聚类的概念 17
§1.2 模式相似性的测度和聚类准则 18
§1.3 基于试探的聚类搜索算法 21
§1.4 系统聚类法（Hierachical Clustering Methods） 23
§1.5 动态聚类法 26
§1.6 聚类结果的评价 33
参考文献 34
习题 34
计算机编程作业 35
第二章 判别函数和可训练的确定性分类器 36
§2.1 线性判别函数 36
§2.2 广义线性判别函数 40
§2.3 模式空间和权空间 42
§2.4 线性判别函数的几何性质 44
§2.5 感知器算法 47
§2.6 可训练的确定性分类器的迭代算法 51
§2.7 采用感知器算法的多类模式的分类 57
§2.8 势函数法——一种确定性的非线性分类算法 59
参考文献 65
习题 66
计算机编程作业 66
§3.1 作为统计判别问题的模式分类 67
第三章 统计判别及其可训练的模式分类器 67
§3.2 正态分布模式的贝叶斯分类器 72
§3.3 贝叶斯分类器的错误概率 75
§3.4 聂曼-皮尔逊判别 79
§3.5 均值向量和协方差矩阵的参数估计 82
§3.6 概率密度函数的函数近似 86
§3.7 通过估计后验概率的贝叶斯判别函数 90
§3.8 按后验概率密度分类的势函数方法 99
参考文献 102
习题 102
计算机编程作业 103
第四章 特征选择和特征提取 104
§4.1 模式类别可分性的测度 104
§4.2 特征选择 111
§4.3 离散卡洛南-洛伊（Karhunen-Loeve）变换 115
§4.4 采用K-L变换的分类特征提取 121
§4.5 鉴别向量和鉴别平面 126
参考文献 129
计算机编程作业 129
第五章 句法模式识别 130
§5.1 集合论中的关系运算 130
§5.2 形式语言理论和句法模式识别 135
§5.3 句法结构的自动机识别 141
§5.4 基元的提取 151
§5.5 形式语言在图形识别中的应用 155
§5.6 句法分析 164
§5.7 句法模式识别的随机文法 171
§5.8 文法推断 181
参考文献 187
习题 188
附录 189
附录A 向量和矩阵运算的常用公式 189
附录B 计算机作业所用的模式样本数据 191