模式识别学习心得体会篇一：最新模式识别与智能系统专业毕业自我总结最模式识别与智能系统专业大学生毕业自我总结优秀范文个人原创欢迎下载模式识别与智能系统专业毕业论文答辩完成之际，四年大学生活也即将划上一个句号，而我的人生却仅仅是个逗号，我即将开始人生的又一次征程。
作为×××大学（改成自己模式识别与智能系统专业所在的大学）毕业生的我即将告别大学生活，告别亲爱的模式识别与智能系统专业的同学和敬爱的老师，告别我的母校——×××大学。
回顾在×××大学模式识别与智能系统专业的求学生涯，感慨颇多，有酸甜苦辣，有欢笑和泪水，有成功和挫折！大学——是我由幼稚走向成熟的地方，在此，我们认真学习模式识别与智能系统专业知识，拓展自己的知识面，培养自己的模式识别与智能系统实践活动能力。
在思想道德上，×××大学（改成自己就读模式识别与智能系统专业所在的大学）学习期间我系统全面地学习了思政课程的重要思想，不断用先进的理论武装自己的头脑，热爱祖国，热爱人民，坚持四项基本原则，树立了正确的人生观、价值观、世界观，使自己成为思想上过硬的模式识别与智能系统专业合格毕业生。
在模式识别与智能系统专业学习上，我严格要求自己，刻苦钻研篇二：最新模式识别与智能系统专业毕业自我个人小结优秀范文原创最模式识别与智能系统专业大学生毕业个人总结优秀范文个人原创欢迎下载在×××（改成自己模式识别与智能系统就读的大学）模式识别与智能系统专业就读四年青春年华时光，匆匆而过。
四年的时间足以证明了，我爱上了×××（改成自己模式识别与智能系统就读的大学）的一草一木，一人一事。
回想四年里有过多少酸甜苦辣、曾经模式识别与智能系统班级里的欢声笑语，曾经期末考试备战中的辛勤汗水……所有的一切都历历在目。
在模式识别与智能系统专业各位老师的启发教导下，我在德智体方面全面发展，逐渐从幼稚走向成熟。
在思想政治上，我有坚定信念和正确的立场，热爱祖国，热爱党，认真学习、与时俱进。
平时本人踊跃参加模式识别与智能系统专业组织的各项社会公益活动，主动投入模式识别与智能系统班级捐款救灾等活动行列，用微薄的力量，表达自己的爱心，争做合格有为青年。
学习方面，我努力认真地学好每一门模式识别与智能系统专业课，基本掌握了模式识别与智能系统理论方面的一些基础知识以及模式识别与智能系统相关理论实践方面的一些实用技巧与技术。
在校期间，我非常注重模式识别与智能系统专业知识和英语相结合方面能力篇三：模式识别学习进度模式识别学习进度报告时小童1、了解分类系统设计的流程2、贝叶斯理论（分类的决定标准）最小错误率分类器最小风险分类器3、线性分类器：o氏距离感知器成本4、特征选择：类内离散矩阵类间离散矩阵5、系统评估：不同情况下，对于准确率和召回率的要求不同6、同时学习了使用matlab进行数据计算、处理和分析P（|x）P(2|x),x属于1类P（|x）P(2|x),x属于2类篇四：模式识别课程报告模式识别实验报告学生姓名：班学号：指导老师：机械与电子信息学院XX年 6月基于K-means算法的改进算法方法一：层次K均值聚类算法在聚类之前，传统的K均值算法需要指定聚类的样本数，由于样本初始分布不一致，有的聚类样本可能含有很多数据，但数据分布相对集中，而有的样本集却含有较少数据，但数据分布相对分散。
因此，即使是根据样本数目选择聚类个数，依然可能导致聚类结果中同一类样本差异过大或者不同类样本差异过小的问题，无法得到满意的聚类结果。
结合空间中的层次结构而提出的一种改进的层次K均值聚类算法。
该方法通过初步聚类，判断是否达到理想结果，从而决定是否继续进行更细层次的聚类，如此迭代执行，生成一棵层次型K均值聚类树，在该树形结构上可以自动地选择聚类的个数。
标准数据集上的实验结果表明，与传统的K均值聚类方法相比，提出的改进的层次聚类方法的确能够取得较优秀的聚类效果。
设X = {x1，x2，，xi，，xn }为n个Rd 空间的数据。
改进的层次结构的K均值聚类方法（Hierarchical K means）通过动态地判断样本集X当前聚类是否合适，从而决定是否进行下一更细层次上的聚类，这样得到的最终聚类个数一定可以保证聚类测度函数保持一个较小的值。
具体的基于层次结构的K均值算法：步骤1 选择包含n个数据对象的样本集X = {x1，x2，，xi，，xn}，设定初始聚类个数k1，初始化聚类目标函数J (0) =，聚类迭代次数t初始化为1，首先随机选择k1个聚类中心。
步骤2 衡量每个样本xi (i = 1，2，，n)与每个类中心cj ( j = 1，2，，k)之间的距离，并将xi归为与其最相似的类中心所属的类，并计算当前聚类后的类测度函数值J (1) 。
步骤3 进行更细层次的聚类，具体步骤如下：步骤根据式（5）选择类半径最大的类及其类心ci ：ri = max ||xj - ci||，j = 1，2，，ni且xj属于Xj（5）步骤根据距离公式（1）选择该类中距离类ci最远的样本点xi1，然后选择该类中距离xi1最远的样本点xi2。
步骤以这两个点和其他聚类中心作为初始聚类中心重新做k均值聚类。
步骤4 设ε = J (t) - J (t - 1)/J (t - 1) ，若ε > Δ，则返回步骤3继续迭代执行；否则算法结束，输出聚类结果X {X1，X2，，Xk}。
实验结果及分析文中作者为比较层次K均值聚类算法中类个数选择方法与传统基于随机选择聚类个数的K均值算法的有效性，在四个标准数据集上（见表1）进行了实验，并与传统的经典随机选择初始聚类中心的K-means方法作了比较。
由图1可以看出，采用传统的K均值聚类方法，数据集ASL在聚类达到25类后，聚类衡量函数值的减小变得平缓，因此，该数据集聚为25类是比较合适的同理，对于数据集Banana、Breast_cancer、Spambase来说，最佳聚类个数分别为20、25、30。
由于采用传统K 均值聚类方法开始无法得到最优的聚类个数，但是，采用本文提出的方法可以自动地获取聚类的个数，最终在四个数据集上到的聚类个数分别为28、22、24、31，与传统K 均值方法多次实验比较得到的最优聚类个数是一致的。
方法二：基于密度的加权K-Means算法K-Means算法存在需要输入聚类数目以及对初始聚类中心敏感等缺陷，本文提出了一种基于密度的加权K-Means 聚类算法来初始化聚类中心。
该算法定了点的密度函数和聚类中心函数，通过一定评价函数获取聚类中心。
该方法获取聚类中心不仅周围密度比较大，而且各个聚类中心之间相关性比较小，从而有效的减少了聚类时间，提高算法效率。
称其为基于密度的加权K-Means( Density Weight K-Means，DWKM)。
原理为：设模式向量样本{ X} = { X1，X2，，Xn} ，且模式样本集被分为Sc 类，即S1，S2，，Sc，Mj为Sj均值向量，即其中Nj为Sj的样本数目，则可以定义其准则函数：而Min( MSE) 为DWKM 算法终止条件，其中‖X－Mj‖为欧式距离。
为了更好体现每个点密度，定义一个vi密度函数：其中dij为（4）式中p为X的属性数目，kr为各个属性的权重；显然当vi很小时，说明其周围点的密度相对比较大，这样Min(vi)就是一个较好的初始中心。
然后假设已经找到q( q＜k)个聚类中心m1，m2，，mq，为了保证剩下聚类中心与已有聚类中心的聚类距离较远，并且周围密度比较大，定义一个聚类中心引力函数fi：计算q个聚类中心对第i个点的引力，引力越小说明和已经找到的聚类中心关系越小，因此取n个中引力最小的一个点为下一个聚类中心mq+1，即Min( fi)，i = 1，2，，n ( 6)通过上述算法可以精确找到Sc个初始聚类中心，在此基础上进行K-Means聚类。
具体步骤如下：①（第一点选择）计算每两个点之间欧式距离，然后按密度函数( 式( 3) ) 计算每个点的密度，选择密度最大的一个点最为第一个聚类中心，设q=1；②（结束条件）if(q ＞k)，聚类中心初始化完毕转到步骤④；③（选择其他聚类中心）利用公式( 5) 找到最小点xi 为新的聚类中心，q=q+1，转到步骤②；④（K-Mean 聚类）利用已经获得聚类中心m1，m2，，mk，进行K-Means 聚类。
实验结果及分析为了证明DWKM算法有效性，作者对K-Means和DWKM算法做对比实验对K-Means聚类算法和DWKM算法的结果，可以看出DWKM算法不仅很好地解决了K-Means的随机性，而且从总体精度Pc和运行时间上看，降低了错误率，提高了算法的效率。
为了证明加权对聚类结果的影响，分别取不同的加权系数，通过测试数据Iris，说明加权能够得到更好的聚类结果。
从表可以看出，通过加权系数可以得到比较好的聚类结果，并且从MSE上可以出，当MSE小的时候其总分类精度Pc 不是最优解，因此算法准则函数MSE有待改进。
方法三：基于集对分析的遥感图像K－均值聚类算法基于欧式距离的K－均值聚类算法是一种硬分类( 把每个待辨识的对象严格地划分到某个类中) 方法，面对具有不确定性和混合像元特征的遥感图像数据，传统K －均值聚类算法很难得到满意的分类结果。
为解决这一难题，将集对分析( set pair analysis，SPA) 理论推广到遥感图像聚类算法，通过引入一个能统一描述同一性、差异性和对立性的同异反( identical discrepancy contrary， IDC) 联系度，提出了基于IDC 联系度的改进的K－均值聚类算法。
该方法克服了传统K －均值算法硬分类的缺陷，可以有效地提高遥感图像聚类精度。
对Landsat5 TM卫星数据的聚类分析实验表明，在含有混合像元的遥感图像地物覆盖分类中，改进的K－均值聚类方法的分类效果要优于传统K－均值聚类方法。
该算法的具体实现步骤如下:设定输入数据集X = { x1，x2，，x n} ，聚类簇个数K，差异度系数i，最大循环次数I; 输出为满足“误差平方和最小”标准的K个聚类Ck。
步骤一初始化。
令I=1，随机选取K个初始类簇中心mk（1），k = 1，2，K；步骤二计算IDC联系度。
计算待分类样本xl与聚类中心mk的IDC联系度μlk；步骤三分配xl。
计算样本点xl与这K个簇中心之间的IDC距离Dlk，如果满足Dlk = min { Dlk，k = 1，2，，K } ，则xl∈Ck；步骤四修正簇中心Ck。
令I = I + 1，重新分配K个新的聚类中心，即步骤五计算误差平方和J，即篇五：数字图像处理学习心得数字图像处理学习心得——学习数字图像处理后对于车牌识别过程的认识本人导师张崎，主要从事智能交通方面的研究。