模式可以看做是物件的組成成分或影響因素間存在的規律性關係，或者是因素間存在確定性或隨機性規律的物件、過程或事件的集合。也有人把模式稱為模式類。模式識別也被稱作模式分類。
模式識別就是對模式的區分和認識，把物件根據其特徵歸到若干個類別中適當的一類。
作為一門學科，模式識別所研究的重點並不是人類進行模式識別的神經生理學或生物學原理，而是研究如何通過一系列數學方法讓機器（計算機）來實現類似於人的模式識別能力。
一些基本術語：
所謂的模式識別的問題就是用計算的方法根據樣本的特性將樣本劃分到一定的類別中去。
解決模式識別問題的方法可以歸納為基於知識的方法和基於資料的方法兩大類。
所謂的基於知識的方法，主要是以專家系統為代表的方法，一般歸在人工智慧的範疇中，其基本思想是，根據人們已知的（從專家那裡收集整理的）關於研究物件的知識，整理出若干描述特徵與類別間關係的準則，建立一定的計算機推理系統，對未知樣本通過這些知識推理決策其類別。
句法模式識別也可以看作是一種特殊的基於知識的模式識別方法。它的基本思想是，把物件分解描述成一系列基本單元，每乙個基本單元表達成一定的符號，而構成物件的單元之間的關係描述成單元符號之間句法關係，利用形式語言、句法分析的原理來實現對樣本的分類。
在確定了描述樣本所採用的特徵後，這些方法並不是依靠人們對所研究的物件的認識來建立分類系統，而是收集一定數量的已知樣本，用這些作為訓練集（training set）來訓練一定的模式識別機器，使之在訓練後能夠對未知樣本進行分類。這種模式識別方法可以看做是基於資料的機器學習（machine learning）的一種特殊情況，學習的目標是離散的分類，這也是機器學習中研究最多的乙個方向。
機器學習的基本思想：
g 表示從物件觀測特徵的過程，特徵用向量x表示，y 表示我們關心的物件的性質，在模式識別中就是分類。s 表示決定x和 y 之間關係的系統，它存在但我們不知道其內部機理（如果知道就可採用基於知識的方法）。我們可以得到一定數量的已知樣本，即一定數量的x和對應的 y 的資料對 。基於資料的模式識別就是利用這樣的訓練樣本來訓練學習機器 lm，也就是建立實現從特定向量x判斷類別 y』 的乙個數學模型，用來對未知樣本計算（**）其類別。
基於資料的方法是模式識別最主要的方法，其任務可描述為：在類別標號 y 與特徵向量x存在一定的未知依賴關係、但已知的資訊只有一組訓練資料對 的情況下，求解定義在x上的某一函式 y』 = f(x)，對未知樣本的類別進行**。這一函式叫做分類器（classifier）。這種根據樣本建立分類器的過程也稱作一種學習的過程。
近二十年來發展起來的模式識別新成員方法中，最有代表性的就是：人工神經網路、支援向量機為代表的統計學習理論與核函式方法。
如果分類和特徵之間的關係可以完全確切地描述出來，那麼採用基於知識的方法可能會更有效；而如果二者的關係完全隨機，即不存在規律性的聯絡，那麼應用模式識別也無法得到有意義的結果。
乙個模式識別系統通常包括原始資料的獲取與預處理、特徵提取與選擇、分類或聚類、後處理四個主要部分。面對實際問題時，我們把應用監督模式識別和非監督模式識別的過程分別歸納為以下五個基本步驟：
處理監督模式識別問題的一般步驟：
處理非監督模式識別的一般步驟：
從上面可以看出，特徵提取與選擇、分類器設計與聚類分析，以及分類器和聚類結果的效能評價方法等是各種模式識別系統中具有共性的步驟，是整個系統的核心，也是模式識別學科研究的主要內容。
特徵提取與選擇、分類器設計與聚類分析，以及分類器和聚類結果的效能評價方法**等是各種模式識別系統中具有共性的步驟，是整個系統的核心，也是模式識別學科研究的主要內容。
模式識別學習筆記
中心極限定理 類條件概率密度 已知目標的類別 事件發生 為 k omega k k 的情況下，目標的某一特徵 促成事件的條件，另乙個事件 x xx的概率密度p x k p x omega k p x k 先驗概率 所有條件未知的情況下，事件發生的概率。最小風險貝葉斯決策 例 假設觀測到現象 事件 x...
模式識別學習筆記（一）模式識別初認識
這是本人第一次寫部落格，把學到的東西以及自己的理解用類似於學習筆記的形式表達出來。如果有不妥的地方，希望大家指正。謝謝！一 模式識別的定義 關於模式識別 pattern recognition 的定義，首先要了解模式和識別分別是什麼含義。有教材指出模式是指組成成分或影響因素間存在確定性或隨機性規律的...
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2 模式的分類 3 模式識別系統的基本構成 模式識別方法及其分類 概念解釋 模式把純在於空間和時間的可觀測事物的全體成為模式 模式類把由彼此相似的模式構成的集合稱為模式類 模式類別 把賦予每個模式類的識別符號稱為模式類別 理解 模式識別就是把存在的事物進行分類，這些存在的事物我們稱為模式，結構相似的...