模式识别是一种通过对数据进行分析和学习,从中提取模式并做出决策的技术。这一领域涵盖了多种技术和方法,可用于处理各种类型的数据,包括图像、语音、文本等。以下是一些常见的模式识别技术:
这些技术通常不是孤立存在的,而是相互交叉和融合的,以解决更复杂的问题。在实际应用中,根据具体的问题和数据特点选择合适的模式识别技术是至关重要的。
1. 探究最近邻法的基本算法。
2. 了解最近邻法在数据分类问题中的应用。
3. 通过实践提高对最近邻法的理解与掌握。
最近邻算法(K-Nearest Neighbors,简称KNN)是一种基于实例的监督学习算法,用于解决分类和回归问题。其算法原理如下: 分类问题的 KNN 算法原理:
回归问题的 KNN 算法原理:
算法特点:
KNN 算法的简单性和直观性使其成为一个常用的基准算法,但在大型数据集或高维空间中可能面临计算效率的问题。
C语言代码:
// zjlsort.cpp : Defines the entry point for the console application.
//
#include "stdafx.h"
#include "math.h"
#include "pattern.h"
#include "vector.h"
int GetSort(unsigned char dat[4][8][8][60],unsigned char x[8][60])
{
int i,k,cj,m;
int bcha,min_bcha;
int cj_num[32];
for (cj=0;cj<32;cj++) cj_num[cj]=0;
for (k=0;k<8;k++) {
for (cj=0;cj<32;cj++) {
bcha=0;
for (m=0;m<60;m++) {
bcha+=abs(dat[cj/8][cj%8][k][m]-x[k][m]);
}
if (cj==0) {
min_bcha=bcha;
i=0;
} else {
if (bcha<min_bcha) {
min_bcha=bcha;
i=cj;
}
}
}
i=(i/8)*8+i%4;
cj_num[i]++;
}/*
for (m=0;m<60;m++) {
for (cj=0;cj<32;cj++) {
bcha=0;
for (k=0;k<8;k++) {
bcha+=abs(dat[cj/8][cj%8][k][m]-x[k][m]);
}
if (cj==0) {
min_bcha=bcha;
i=0;
} else {
if (bcha<min_bcha) {
min_bcha=bcha;
i=cj;
}
}
}
i=(i/8)*8+i%4;
cj_num[i]++;
}*/
int av,bav,q2,bq2,xq;
int xg,max_xg;
for (k=0;k<8;k++) {
for (cj=0;cj<32;cj++) {
av=0;
bav=0;
for (m=0;m<60;m++) {
bav+=dat[cj/8][cj%8][k][m];
av+=x[k][m];
}
av/=60;
bav/=60;
q2=0;
bq2=0;
xq=0;
for (m=0;m<60;m++) {
bq2+=(dat[cj/8][cj%8][k][m]-bav)*(dat[cj/8][cj%8][k][m]-bav);
q2+=(x[k][m]-av)*(x[k][m]-av);
xq+=(x[k][m]-av)*(dat[cj/8][cj%8][k][m]-bav);
}
bq2/=60;
q2/=60;
xq/=60;
xg=100*xq/sqrt((double)bq2*q2);
if (cj==0) {
max_xg=xg;
i=0;
} else {
if (xg>max_xg) {
max_xg=xg;
i=cj;
}
}
}
i=(i/8)*8+i%4;
cj_num[i]++;
}
for (k=0;k<8;k++) {
for (cj=0;cj<32;cj++) {
bcha=0;
for (m=2;m<60;m++) {
bcha+=abs(dat[cj/8][cj%8][k][m]-dat[cj/8][cj%8][k][m-2]
-x[k][m]+x[k][m-2]);
}
if (cj==0) {
min_bcha=bcha;
i=0;
} else {
if (bcha<min_bcha) {
min_bcha=bcha;
i=cj;
}
}
}
i=(i/8)*8+i%4;
cj_num[i]++;
}
for (k=0;k<8;k++) {
for (cj=0;cj<32;cj++) {
bcha=0;
for (m=4;m<60;m++) {
bcha+=abs(dat[cj/8][cj%8][k][m]-dat[cj/8][cj%8][k][m-3]
-x[k][m]+x[k][m-3]);
}
if (cj==0) {
min_bcha=bcha;
i=0;
} else {
if (bcha<min_bcha) {
min_bcha=bcha;
i=cj;
}
}
}
i=(i/8)*8+i%4;
cj_num[i]++;
}
k=cj_num[0];
i=0;
for (cj=1;cj<32;cj++) {
if (cj_num[cj]>k) {
k=cj_num[cj];
i=cj;
}
}
return i;
}
int Get_Cor(unsigned char dat[4][8][8][60],unsigned char x[8][60])
{
int av,bav,q2,bq2,xq;
int xg,max_xg,sum_xg;
int cj,i,k,m,l,c;
max_xg=0;c=0;
for (l=-1;l<2;l++) {
for (cj=0;cj<32;cj++) {
sum_xg=0;
for (k=0;k<8;k++) {
av=0;
bav=0;
for (m=1;m<59;m++) {
bav+=dat[cj/8][cj%8][k][m];
av+=x[k][m+l];
}
av/=58;
bav/=58;
q2=0;
bq2=0;
xq=0;
for (m=1;m<59;m++) {
bq2+=(dat[cj/8][cj%8][k][m]-bav)*(dat[cj/8][cj%8][k][m]-bav);
q2+=(x[k][m+l]-av)*(x[k][m+l]-av);
xq+=(x[k][m+l]-av)*(dat[cj/8][cj%8][k][m]-bav);
}
bq2/=58;
q2/=58;
xq/=58;
xg=100*xq/sqrt((double)bq2*q2);
sum_xg+=xg;
}
if (sum_xg>max_xg) {
max_xg=sum_xg;
i=cj;c=l;
}
}
}
return i;
}
int GetSort_2(unsigned char dat[4][8][8][60],unsigned char x[8][60])
{
int i,k,cj,m;
int bcha,min_bcha,sum_bcha;
int min_i,max_i;
for (cj=0;cj<32;cj++) {
sum_bcha=0;
for (k=0;k<8;k++) {
bcha=0;
for (m=0;m<60;m++) {
bcha+=abs(dat[cj/8][cj%8][k][m]-x[k][m]);
}
bcha/=60;
sum_bcha+=bcha;
}
if (cj==0) {
min_bcha=sum_bcha;
i=0;
} else {
if (sum_bcha<min_bcha) {
min_bcha=sum_bcha;
i=cj;
}
}
}
min_i=(i/8)*8+i%4;
int av,bav,q2,bq2,xq;
int xg,max_xg,sum_xg;
for (cj=0;cj<32;cj++) {
sum_xg=0;
for (k=0;k<8;k++) {
av=0;
bav=0;
for (m=0;m<60;m++) {
bav+=dat[cj/8][cj%8][k][m];
av+=x[k][m];
}
av/=60;
bav/=60;
q2=0;
bq2=0;
xq=0;
for (m=0;m<60;m++) {
bq2+=(dat[cj/8][cj%8][k][m]-bav)*(dat[cj/8][cj%8][k][m]-bav);
q2+=(x[k][m]-av)*(x[k][m]-av);
xq+=(x[k][m]-av)*(dat[cj/8][cj%8][k][m]-bav);
}
bq2/=60;
q2/=60;
xq/=60;
xg=100*xq/sqrt((double)bq2*q2);
sum_xg+=xg;
}
if (cj==0) {
max_xg=sum_xg;
i=0;
} else {
if (sum_xg>max_xg) {
max_xg=sum_xg;
i=cj;
}
}
}
max_i=(i/8)*8+i%4;
if (min_i==max_i) return min_i;
else {
return Get_Cor(dat,x);
}
}
int main(int argc, char* argv[])
{
int sort,i,j,k;
/*
for (k=0;k<10;k++) {
for (sort=0;sort<10;sort++) {
for (i=0;i<CNUM;i++) {
j=GetSort(dat[k],dat[sort][i/8][i%8]);
j=(j/8)*8+j%4;
if (j!=((i/8)*8+i%4)) {
printf("k=%d\n",k);
printf("sort=%d\n",sort);
printf("err:i=%d\n",i);
}
} //end of i
} // end of sort
}*/
for (k=0;k<10;k++) {
for (sort=0;sort<10;sort++) {
for (i=0;i<CNUM;i++) {
j=GetSort_2(dat[k],dat[sort][i/8][i%8]);
j=(j/8)*8+j%4;
if (j!=((i/8)*8+i%4)) {
printf("k=%d\n",k);
printf("sort=%d\n",sort);
printf("err:i=%d\n",i);
}
} //end of i
} // end of sort
}
return 0;
}
程序分析:
这段程序是一个基于图像模式识别的排序算法。它的主要思路是通过计算两个图像之间的差异,然后根据差异的大小进行排序。程序中使用了一些复杂的计算,包括绝对值之和、均值、方差等,同时还涉及到一些图像处理的操作。以下是对程序的详细分析:
unsigned char dat[4][8][8][60]
: 这是一个四维数组,表示图像数据。第一维度表示数据集数量(4个),第二维和第三维表示图像的行和列(8x8的图像),第四维表示图像的通道(60个通道)。unsigned char x[8][60]
: 这是一个二维数组,表示待排序的图像数据。dat
和一个待排序的图像 x
,然后通过计算图像之间的差异,确定一个最相似的数据集。具体过程包括: 总体而言,这个程序主要用于比较不同图像数据集之间的相似性,通过计算差异度量,找到最相似的数据集。在实际应用中,可能需要根据具体问题调整和优化算法,确保其在特定情境下的效果。
模式匹配领域就像一片未被勘探的信息大海,引领你勇敢踏入数据科学的神秘领域。这是一场独特的学习冒险,从基本概念到算法实现,逐步揭示更深层次的模式分析、匹配算法和智能模式识别的奥秘。