18、分类器技术全解析：从实例到函数，从理论到应用

分类器技术全解析：从实例到函数，从理论到应用

在模式识别和机器学习领域，分类器是实现数据分类和模式识别的核心工具。不同类型的分类器具有各自独特的特点和适用场景，了解它们的原理和应用方法对于解决实际问题至关重要。本文将深入探讨实例基分类器和函数基分类器的相关知识，并介绍神经网络应用的重要规则。

1. 实例基分类器

实例基分类器通过使用原型模式来对输入数据进行分类，每个原型模式定义了特征空间中的一个区域。以下是几种常见的实例基分类器：

1.1 受限库仑能量（RCE）网络

RCE 网络不会受到最近邻分类器的边界问题影响。当输入模式远在训练集原型所覆盖的区域之外时，它不会与任何原型足够接近，从而不会被分类。然而，要近似复杂的类别边界，仍需要高密度的原型。

1.2 向量量化

在 RCE 网络的基础上，向量量化可在适当情况下大幅减少原型数量。它将现有原型模式作为圆（高维问题中为超球体）的中心，并调整圆的半径以实现对特定类别的最佳覆盖。还可以改变中心点的位置，使其成为一种“平均模式”，以最佳方式代表相应类别或其部分。构建此类分类器的步骤如下：
1. 找到一组特征向量 $q_j$，使得用最近的向量 $q_j$ 替换每个向量 $i_k$ 所引起的误差最小化。
2. 根据具体过程，代表特征向量的数量可以预先给定或动态确定。

1.3 模板匹配

模板匹配通常在分割而非分类的背景下讨论，但其机制与带有额外拒绝阈值的最近邻分类器相同。每个图像部分都会与所有现有模板进行比较，并被分配到最相似模板的类别。与标准最近邻分类器相比，它有两个主要区别：
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