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简介
本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其扩充到模式识别体系中。再次修订，将全书内容进行归纳整合，依据统计模式识别理论体系分三部分，包括基础篇、分类器设计篇和聚类分析篇。再版新书以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。本书内容新颖，实用性强，理论与应用密切结合，以手写数字识别为应用实例，介绍理论运用于实践的实现步骤及相应Matlab代码，为广大研究工作者和工程技术人员对相关理论的应用起到借鉴作用。
