模式识别（第四版）

译  者  序
模式识别诞生于20世纪20年代，随着20世纪40年代计算机的出现，20世纪50年代人工智能的兴起，模式识别在20世纪60年代初迅速发展成一门学科。模式识别研究的理论和方法在很多地方得到了成功的应用，从初的光学字符识别（OCR），扩展到笔输入计算机、生物身份认证、DNA序列分析、化学气味识别、药物分子识别、图像理解、人脸辨识、表情识别、手势识别、语音识别、说话人识别、信息检索、数据挖掘和信号处理等。
尽管如此，与生物认知系统相比，模式识别系统的识别能力和鲁棒性还远不能让人满意。模式识别还有许多的基础理论和基本方法等待人们解决，新问题也层出不穷。为此，相关人员很需要一本关于这一领域的高水平学术著作，它既有基础知识的介绍，还有本领域研究现状的介绍，以及未来发展的展望等。本书正是这样一本经典著作。
本书是第四版，于2009年由模式识别领域的两位专家合著，他们是希腊雅典大学信息学院与通信系的Sergios Theodoridis教授和希腊雅典国家天文台空间应用与遥感研究院的Konstantinos Koutroumbas博士。第四版的特点是：大部分章节增加了MATLAB编程和练习，新增了一些模式识别研究成果，如非线性降维、非负矩阵因数分解、关联性反馈、鲁棒回归、半监督学习、谱聚类和聚类组合技术。
为了适用于电力电子工程、计算机工程、计算机科学和信息、以及自动控制等专业的研究生，以及高年级本科生各种不同知识背景的学生，本书内容安排既全面，又相对独立。在各个章节中需要的一些数学工具，如概率、统计和约束优化等知识，在本书的4个附录中做了简单的讲解。本书可以面向大学生和研究生，可以作为一学期或两个学期的课程。本书也可以作为自学教材，或供研究人员和工程技术人员参考。
负责本书初译人员有：东北大学信息学院的王骄、闫爱云、张瑶、王亮、李亮、薛长江、飞、宋光杰。
负责本书译校人员有：东北大学信息学院的王爱侠、李贞妮。
东北大学李晶皎教授完成后译校。
在翻译过程中，我们力求忠实、准确地把握原著，同时保留原著的风格。但由于译者水平有限，书中难免有错误和不准确之处，恳请广大读者批评指正。

前    言
本书是作者在20年来给研究生和本科生教学的基础上编写的，该课程面向很多专业的学生，例如电力电子工程、计算机工程、计算机科学和信息以及自动控制等专业的研究生。这些经验使我们得以把本书内容编写得既全面又相对独立，并且适用于各种不同知识背景的学生。读者需要具备的知识包括：微积分学基础、初等线性代数和概率论基础。在各个章节中需要的一些数学工具，如概率、统计和约束优化等知识，在本书的4个附录中做了简单的讲解。本书面向大学生和研究生，可以作为一个学期或两个学期的课程。本书也可以作为自学教材，或供研究人员和工程技术人员参考。我们编写本书的动力之一是，使这本书适合于所有从事模式识别相关研究的人员。
范围和方法
本书采用统一的方式讲述各种模式识别方法。模式识别是多个应用领域的核心，包括图像分析、语音和声音识别、生物统计学、生物信息学、数据挖掘和信息检索等。尽管这些领域有很多不同点，但也有共同之处，对它们的研究也有统一的方法，例如数据分类、隐藏模式等。本书的重点在于讲述现在常用的方法。读者可以从本书获得并理解相关的基础知识，进而研究更多的与应用相关的方法。
本书的每一章都采用循序渐进的讲解方式，从基础开始过渡到比较高深的课题，后对技术发表评论。我们尽量保持数学描述和直接叙述之间的平衡，这不是一件容易的任务。然而，我们坚信对于模式识别，如果试图回避数学，将使读者很难理解算法的本质、并丧失研究新算法的潜能；本书会使得读者能够很容易的解决遇到的问题。在模式识别中，终采用的合适技术和算法在很大程度上依赖于所要解决的问题。根据我们的经验，讲解模式识别是一个使学生复习数学基础知识的好方法。
新增内容
第四版新增内容如下：
● 大部分章节的后新增了MATLAB代码和计算机实验。
● 更多的实例和新增的图增强了本书的可读性。
● 有关当前热门问题的新增章节如下：
— 非线性降维
— 非负矩阵分解
— 关联性反馈
— 鲁棒回归
— 半监督学习
— 谱聚类
— 聚类组合技术
部分章节被重写，增加了更多的当前应用方面的内容。
补充内容
MATLAB文档可从与本书相关的网站下载，网址是www.elsevierdirect.com/9781597492720。电子文档的图和每章后习题和练习的解答都可从网站上下载。读者还可以下载相关问题的详细证明和本书所有章节的课件。
我们定期在网站上增加和更新MATLAB示例，欢迎读者多提建议。尽管网站上的内容经过多次仔细检查，但有些地方还是不可避免地存在错误，欢迎读者批评指正。
致谢
本书的出版离不开广大师生多年来的支持和帮助。特别感谢Kostas Berberidis、Velissaris Gezerlis、Xaris Georgion、Kristina Georgoulakis、Leyteris Kofidis、Thanassis Liavas、Michalis Mavroforakis、Aggelos Pikrakis、Thanassis Rontogiannis、Margaritis Sdralis、Kostas Slavakis和Theodoros Yiannakoponlos。Yannis Kopsinis和Kostas Thernelis自始至终都给予了莫大的支持和帮助。对本书的再版仔细阅读、提出大量批评和建议的有：Alexandros B?lnn、Dionissis Cavouras、Vassilis Digalakis、Vassilis Drakopoulos、Nikos Galatsanos、George Glentis、Spiros Hatzispyros、Evagelos Karkaletsis、Elias Koutsoupias、Aristides Likas、Gerassimos Mileounis、George Monstakides、George Paliouras、Stavros Perantonis、Takis Stamatoponlos、Nikos Vassilas、Manolis Zervakis和Vassilis Zissimopoulos。
本书的再版还要感谢读者的批评和建议，提出批评和建议的读者有：Tulay Adali, University of Maryland; Mehniet Celenk, Ohio University; Rama Chellappa, University of Maryland; Mark Clements, Georgia Institute of Technology; Robert Duin, Delft University of Technology; Miguel Figneroa, Villanueva University of Puerto Rico; Dimitris Gunopoulos, University of Athens; Mathias Kolsch, Naval Postgraduate School; Adam Krzyzak, Concordia University; Baoxiu Li, Arizona State University; David Miller, Pennsylvania State University; Bernhard Sch?lkopf, Max Planck Institute; Hari Sundaram, Arizona State University; Harry Wechsler, George Mason University和Alexander Zien，Max Planck Institute。
我们由衷地感谢这些同事所给予的批评和建议。非常感谢N. Kalouptsidis教授，长期以来我们的合作和友谊是本书灵感的来源。
后，K. Koutroumbas要感谢Sophia、Dimitris-Marios和Valentini-Theodora的耐心与支持。同时，S. Theodoridis要感谢Despina、Eva和Eleni，她们是快乐和动力的源泉。

李晶皎：东北大学信息学院教授，博士生导师。一直从事教学和科研工作，主要研究方向为模式识别、语音信号处理、计算机系统结构、嵌入式系统等。

 Sergios Theodoridis：希腊雅典大学物理学学士、英国伯明翰大学信号处理与通信硕士和博士。希腊雅典大学信息与通信系教授，其4篇论文获IEEE神经网络会刊卓越论文奖，IET和IEEE高级会士。
Konstantinos Koutroumbas：希腊佩特雷大学计算机学士、英国伦敦大学计算机硕士、希腊雅典大学计算机博士。希腊雅典国家天文台空间应用与遥感研究院研究员，国际知名专家。

李晶皎：东北大学信息学院教授，博士生导师。一直从事教学和科研工作，主要研究方向为模式识别、语音信号处理、计算机系统结构、嵌入式系统等。

 Sergios Theodoridis：希腊雅典大学物理学学士、英国伯明翰大学信号处理与通信硕士和博士。希腊雅典大学信息与通信系教授，其4篇论文获IEEE神经网络会刊卓越论文奖，IET和IEEE高级会士。
Konstantinos Koutroumbas：希腊佩特雷大学计算机学士、英国伦敦大学计算机硕士、希腊雅典大学计算机博士。希腊雅典国家天文台空间应用与遥感研究院研究员，国际知名专家。