模式识别的根本目的是什么

模式识别的目标是基于这样一种思想，即人类的决策过程与模式识别有些相关。例如，国际象棋游戏的下一步是基于棋盘的当前模式，而买卖股票是由复杂的财务信息模式决定的。

因此，模式识别的目标是阐明这些复杂的决策过程机制，并使用计算机使这些功能自动化。

模式识别被定义为研究机器如何观察环境，学会从背景中区分各种感兴趣的模式，并对模式的类别做出逻辑决策。在识别过程中，给定的对象被分配到一个特定的类别。

因为它是一个不断发展和广泛的领域。

所以模式识别有几个定义，因为它是一个不断发展和广泛的领域。模式识别的早期定义将其定义为“通过从大量噪声数据中提取重要特征对输入数据进行分类”（1978，Thomas Gonzalez）。

另一个定义将模式识别描述为“一门科学学科，其目的是将对象分为许多类别或类。模式识别也是大多数为决策而构建的机器智能系统的组成部分”（2003，Sergio Theodoridis）。

介绍

一般而言，模式识别可以描述为信息缩减、信息映射或信息标记过程。在计算机科学中，模式识别是指根据属性将已存储在数据库中的信息与传入数据进行匹配的过程。

人工智能 (AI) 是指对人类智能的模拟，其中机器被编程为像人类一样思考并模仿他们的行为。最突出的是，人工智能领域旨在使机器能够解决复杂的人类识别任务，例如识别人脸或物体。因此，模式识别是人工智能的一个分支。

数据挖掘就是从大量数据中寻找隐含模式或规律的技术，其有效性及可行性有哲学上的质量互变规律及当前的数据库管理技术来保证。从哲学意义上讲，数据挖掘的主要任务就在于，预测量变发展的趋势或在量变的积累导致质变的发生之前提前预知，或者解释描述当前量变发生发展的状态及规律。数据挖掘认知？发掘出数据中隐藏的模式、趋势、比较稳定的关系或规则的过程？通过自动或半自动的方式对海量数据进行处理？将发掘出的东西以易于理解的方式呈现，从而提供有价值的决策支持？它广泛涉及统计学、数据库技术、人工智能（机器学习）以及业务/行业知识等？其核心往往体现为一些对数据及相关规则进行处理的算法数据挖掘若干任务？对数据的探索式分析：基于数据可视化及交互性进行数据集理解的开放性探索，没有明确的目的？描述性模型建构：对数据集或其产生过程进行描述，形成模型，比如概率分布、分段分析、聚类分析等？预测性模型建构：基于已有数据集学习建立模型以预测未来的状态，比如分类、回归分析等？发现模式或规则：按照不断变换的条件、约束或关系，从数据集中发掘或提炼有意义的模式或规则？基于内容的检索：基于某种相似度或匹配度，在数据集中检索某类感兴趣的模式数据挖掘的一般过程？数据准备：数据的筛选、清洗、转换、整合？数据挖掘：核心步骤，对准备好的数据运行算法进行学习、发现或构造？模式/模型评估：对所发现的模式或所构造的模型进行验证评估并反馈继续优化？知识表示：将挖掘出来的模式或构造的模型以易于理解的方式呈现给用户数据挖掘常用算法这里从略。我们能为您做什么？？我们能为您分析并选择问题，建立相应的数据挖掘应用；？我们有丰富的算法库作为支撑，同时也能定制编写更高效更具针对性的数据处理算法？我们拥有交互性极强的、基于SVG的数据可视化技术，其图形能基于内容被搜索数据挖掘和机器学习的区别和联系，周志华有一篇很好的论述《机器学习与数据挖掘》可以帮助大家理解。数据挖掘受到很多学科领域的影响，其中数据库、机器学习、统计学无疑影响最大。简言之，对数据挖掘而言，数据库提供数据管理技术，机器学习和统计学提供数据分析技术。由于统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用，因此，统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究，变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域。从这个意义上说，统计学主要是通过机器学习来对数据挖掘发挥影响，而机器学习和数据库则是数据挖掘的两大支撑技术。从数据分析的角度来看，绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，但机器学习研究往往并不把海量数据作为处理对象，因此，数据挖掘要对算法进行改造，使得算法性能和空间占用达到实用的地步。同时，数据挖掘还有自身独特的内容，即关联分析。而模式识别和机器学习的关系是什么呢，传统的模式识别的方法一般分为两种：统计方法和句法方法。句法分析一般是不可学习的，而统计分析则是发展了不少机器学习的方法。也就是说，机器学习同样是给模式识别提供了数据分析技术。至于，数据挖掘和模式识别，那么从其概念上来区分吧，数据挖掘重在发现知识，模式识别重在认识事物。？？？？？？？？？？？机器学习的目的是建模隐藏的数据结构，然后做识别、预测、分类等。因此，机器学习是方法，模式识别是目的|||好问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。|||不错，数据挖掘其实就是模式识别的一种方法

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