Keinosuke县Fukunaga 统计模式识别导论。第2版。 （英语） Zbl 0711.62052号 计算机科学和科学计算。马萨诸塞州波士顿：学术出版社xiii，591 p.£36.50（1990）。 这本书广泛介绍了统计模式识别。内容围绕决策的统计模型和被视为统计模式识别研究基础的估计理论展开。与1972年第一版相比，该书包含了大量新材料，尤其是与特征提取和聚类技术有关的新材料。这本书是自给自足的。第2章和第3章提供了关于多维随机变量（随机向量）及其线性变换的所有必要材料。第3章包括假设检验，包括确定假设检验中的错误概率和贝叶斯误差的上界。第4章（参数分类器）介绍了参数分类器（如贝叶斯线性分类器、线性分类器和二次分类器）。随后，分别在第5章和第6章中研究了参数估计和非参数估计的基本问题。它们构成了非参数分类研究的合理前提。第7章详细讨论了非参数分类（K最近邻）和误差估计。第8章研究了连续参数估计（例如，随机近似和贝叶斯估计）。信号表示和分类的特征提取和线性映射的介绍（第9章和第10章）重点介绍了一些有用的技术，如Karhunen-Loève展开和判别分析，涉及几个通用标准。无监督学习（聚类）第11章讨论了参数和非参数方法。这本书包含了大量的计算机实验。每章都包含计算机项目、问题和参考资料。材料组织得很好，阐述得很清楚。重点放在概念和算法上。未提供正式证明；在大多数情况下，读者通常会参考精心挑选的参考文献。由于其内容和组织结构，该书可以作为模式识别课程中统计模式识别的入门文本。它可以作为该领域从业人员的参考来源。审核人：W.佩德里茨 引用于1审查引用于547文件 MSC公司： 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 68吨10 模式识别、语音识别 62-01 与统计有关的介绍性说明（教科书、辅导论文等） 68-01 与计算机科学有关的介绍性说明（教科书、教程论文等） 关键词：二次分类器;参数估计;统计模式识别;特征提取;聚类技术;错误概率;假设检验;贝叶斯误差;参数分类器;贝叶斯线性分类器;非参数估计;非参数分类;最近的邻居;误差估计;随机近似;贝叶斯估计;线性映射;信号表示法;Karhunen-Loève扩建;判别分析;计算机实验;问题;算法 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.Fukunaga}，统计模式识别简介。第二版，马萨诸塞州波士顿：学术出版社（1990；Zbl 0711.62052）