模式识别、机器学习、数据挖掘有什么区别和联系?

人工智能 2025-03-29 01:00 浏览(0) 评论(0)
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模式识别、机器学习、数据挖掘有什么区别和联系?

联系是很紧密的,模式识别说白了就是分类,而分类可以认为是数据挖掘的一部分,数据挖掘主要工作有分类、聚类、关联分析、离群点检测等;机器学习的范围更广,算法更多!但三者都要求有坚实的统计学基础,学的越扎实越好!

模式识别的应用

模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。

① 文字识别

汉字已有数千年的历史,也是世界上使用人数最多的文字,对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的功勋。所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天,如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈,也关系到计算机能否真正在我国得到普及的应用。目前,汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大;自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说,手写体识别的难度高于印刷体识别,而在手写体识别中,脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。到目前为止,除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外,汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。

② 语音识别

语音识别技术技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来,在生物识别技术领域中,声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目,并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术,该方法在语音识别时识别速度较快,也有较高的识别率。

③ 指纹识别

我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,是唯一的。依靠这种唯一性,就可以将一个人同他的指纹对应起来,通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较,便可以验证他的真实身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:环型(loop),螺旋型(whorl),弓型(arch),这样就可以将每个人的指纹分别归类,进行检索。指纹识别基本上可分成:预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。

③ 遥感

遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。

④ 医学诊断

在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面,模式识别已取得了成效。