The Dissimilarity Representation for Pattern Recognition pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:World Scientific Publishing Company

作者:Elzbieta Pekalska

出品人:

页数:636

译者:

出版时间:2005-12-23

价格:USD 189.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9789812565303

丛书系列:

图书标签:

模式识别
机器学习
数据挖掘
相似性学习
表示学习
特征提取
距离度量
算法
人工智能
计算机视觉

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具体描述

This book provides a fundamentally new approach to pattern recognition in which objects are characterized by relations to other objects instead of by using features or models. This 'dissimilarity representation' bridges the gap between the traditionally opposing approaches of statistical and structural pattern recognition. Physical phenomena, objects and events in the world are related in various and often complex ways. Such relations are usually modeled in the form of graphs or diagrams. While this is useful for communication between experts, such representation is difficult to combine and integrate by machine learning procedures. However, if the relations are captured by sets of dissimilarities, general data analysis procedures may be applied for analysis. With their detailed description of an unprecedented approach absent from traditional textbooks, the authors have crafted an essential book for every researcher and systems designer studying or developing pattern recognition systems.

《模糊模式识别与不相似性度量》内容概要本书深入探讨了在模式识别领域中，如何有效地处理和量化对象之间的“不相似性”。不同于传统的基于相似性度量的研究方法，本书将视角转向了不相似性的概念，并系统地阐述了其在各种模式识别任务中的应用。本书涵盖了从理论基础、度量方法到具体应用算法的广泛内容，为研究人员和实践者提供了一个全面的框架，以理解和利用对象间的不相似性来解决复杂的识别问题。第一部分：不相似性理论基础与建模在模式识别中，我们常常需要对数据进行分类、聚类、检索等操作。传统上，我们倾向于寻找“相似”的对象，例如，将具有相似特征的点归为一类。然而，在许多实际应用场景下，理解和度量对象之间的“不相似”之处，可能比理解其相似性更为关键，甚至能提供更丰富的信息。例如，在医学诊断中，区分病变与正常组织的差异性至关重要；在异常检测中，识别出与正常模式显著不同的数据点是核心任务；在信息检索中，找到与查询不相关的项目有时比找到高度相关的项目更能节省用户的时间。本书的第一部分，我们将从理论层面构建不相似性度量的基石。首先，我们将回顾模式识别领域的核心问题，并引出为何需要一种不同于传统相似性度量的方法。我们将探讨“不相似性”这一概念的内涵，它不仅仅是相似性的反面，更可能包含着独立于相似性之外的独特信息。我们将从集合论、拓扑学、概率论等多个数学分支的角度，审视不相似性可以被形式化为哪些数学结构。接着，我们将深入探讨不相似性度量的基本性质。什么样的函数可以被称之为一个有效的不相似性度量？我们将讨论度量的必要条件，例如非负性、对称性（如果适用）、以及可能存在的三角不等式（虽然不相似性不强制要求满足三角不等式，但某些形式的不相似性可能具有类似性质）。我们将区分绝对不相似性（absolute dissimilarity）和相对不相似性（relative dissimilarity），并分析它们在不同场景下的适用性。此外，本部分还将介绍构建不相似性度量的一些通用策略。我们将讨论如何从原始数据特征出发，设计能够捕捉关键差异的度量函数。这可能涉及到特征工程、数据转换、以及引入领域知识等方法。例如，对于图像识别，像素值的差异、纹理的对比、或者形状的扭曲都可以被视为不相似性的来源。对于文本数据，词汇的差异、语义的距离、或者句法的结构都可以被用来度量不相似性。第二部分：不相似性度量方法本部分将聚焦于各种具体的不相似性度量方法。我们将按照不同的数据类型和问题背景，系统地梳理和介绍现有的以及可以衍生出的不相似性度量技术。数值型数据的不相似性度量：对于具有数值特征的数据，我们可以利用一些经典的距离度量作为不相似性的基础，例如欧氏距离、曼哈顿距离（L1距离）、切比雪夫距离（L∞距离）等。然而，在不相似性度量的语境下，我们将更关注这些度量如何反映数据点在特征空间中的“远离程度”。我们将探讨如何对这些距离进行归一化或变换，以更好地体现不相似性的概念。例如，我们可以将距离转化为一种“不相似度”，使得较大的距离对应着较大的不相似度。此外，我们将介绍一些专门为捕捉数值型数据中的显著差异而设计的度量，例如基于方差的度量，或者考虑特征协方差的度量。类别型数据的不相似性度量：对于类别型数据，不相似性的度量通常关注于不同类别之间的“差异性”。我们将讨论如何处理名义型（nominal）和有序型（ordinal）类别变量。对于名义型变量，我们可以简单地将不同类别视为不相似，例如使用Hamming距离的变种，或者基于类别共现频率的度量。对于有序型变量，我们将考虑类别之间的顺序关系，例如使用等级距离。此外，我们还将介绍一些基于信息论的不相似性度量，如KL散度（Kullback-Leibler divergence）或Jensen-Shannon散度，它们可以衡量两个概率分布（代表类别）之间的差异。高维与稀疏数据的不相似性度量：高维数据是模式识别中的一个普遍挑战。在不相似性度量的视角下，高维性可能导致“维度灾难”，使得传统的度量失效。我们将探讨如何在高维空间中设计鲁棒的不相似性度量，例如利用降维技术（如PCA、t-SNE）后进行度量，或者采用对高维稀疏数据更友好的度量，如余弦相似度的变种（尽管余弦相似度是相似性度量，但其“不相似性”可以体现在角度的增大）。我们将介绍一些针对高维稀疏数据（如文本数据中的TF-IDF向量）设计的不相似性度量，它们通常关注于共同存在的特征或差异性特征的比例。结构化数据与图数据的不相似性度量：对于具有复杂结构的数据，如文本、图像、社交网络等，不相似性的度量需要捕捉数据结构层面的差异。我们将介绍一些图匹配（graph matching）或图编辑距离（graph edit distance）的概念，它们可以度量两个图结构之间的不相似性。对于文本数据，我们将探讨基于编辑距离（如Levenshtein距离）来度量字符串的不相似性，以及更高级的语义相似性度量（虽然语义相似性与不相似性有别，但语义距离可以被看作是不相似性的一种体现）。模糊集与模糊逻辑中的不相似性：模糊集理论为处理不确定和模糊信息提供了强大的工具。本书将重点介绍如何在模糊环境中定义和计算不相似性。我们将介绍基于模糊隶属度函数的各种不相似性度量，例如基于模糊集交集和并集差的度量。我们将探讨不同类型的模糊不等式（fuzzy inequalities）和模糊蕴涵（fuzzy implications）如何影响不相似性的计算。这一部分将为处理模糊模式识别问题提供坚实的理论基础。第三部分：不相似性度量在模式识别中的应用本部分将展示不相似性度量在实际模式识别任务中的广泛应用。我们将深入分析不相似性度量如何解决传统相似性度量难以有效处理的问题，并提出创新的解决方案。聚类分析：在传统的基于相似性的聚类算法（如K-Means）中，我们将距离小的点分配到同一个簇。当我们采用不相似性度量时，我们可以设计基于“不相似性最小化”或“簇内不相似性最小化”的聚类算法。例如，我们可以定义簇的“中心”为到簇内所有点的平均不相似性最小的点，或者将点分配到使得簇内不相似性之和最小的簇。我们将探讨如何在模糊聚类（fuzzy clustering）中有效利用不相似性度量，以获得更灵活和鲁棒的聚类结果。分类算法：在分类问题中，我们常常将一个未知样本分配到与其最相似的已知类别。然而，如果我们关注不相似性，我们可以设计新的分类规则。例如，一个样本被分配到某个类别的概率，可以与其到该类别的“不相似性”有关。我们还可以利用不相似性来识别“离群点”或“模糊样本”，这些样本可能不属于任何已知类别，或者具有多种类别的特征。我们将介绍基于不相似性的最近邻（k-NN）分类器及其变种，以及如何利用不相似性度量来构建决策边界。异常检测：异常检测是识别与正常模式显著不同的数据点的任务。不相似性度量在此领域具有天然的优势。我们可以直接将“不相似性”作为异常的指标。一个数据点与正常数据分布的平均不相似性越高，其为异常的可能性越大。我们将介绍基于不相似性阈值、基于簇的异常检测，以及如何利用不相似性度量来构建有效的异常分数。信息检索与内容推荐：在信息检索系统中，用户通常希望找到与查询“不相关”或“不够好”的项目，以便快速排除干扰。因此，不相似性度量在这种场景下尤为重要。我们可以基于用户历史行为，计算当前推荐项与用户偏好的“不相似性”，从而进行个性化推荐。例如，如果用户对某类商品不感兴趣，我们可以推荐与之高度不相似的其他商品。数据可视化：将高维数据降维到二维或三维空间进行可视化，是理解数据结构的重要手段。很多多维尺度分析（MDS）技术都依赖于距离或相似性度量。我们可以直接将不相似性度量作为MDS的输入，从而在低维空间中反映数据点之间真实的“不相似”关系。这有助于我们发现数据中潜在的群体结构和离散模式。生物信息学与医学诊断：在基因序列比对、蛋白质结构分析、疾病诊断等方面，不相似性度量扮演着重要角色。例如，比较两个基因序列时，核苷酸的差异（不相似性）是关键。在医学影像中，区分健康组织和病变组织需要精确的不相似性度量。我们将探讨不相似性度量在这些领域的具体案例和先进方法。结论与展望本书全面系统地介绍了不相似性度量在模式识别领域的理论、方法和应用。我们相信，通过深入理解和灵活运用不相似性度量，研究人员和实践者能够开发出更强大、更鲁棒、更智能的模式识别系统，从而更好地解决现实世界中的各种挑战。本书不仅为现有技术提供了深入的分析，更为未来研究指明了方向，例如如何设计更具适应性和鲁棒性的不相似性度量，如何在动态和在线环境中进行不相似性度量，以及如何将不相似性度量与其他机器学习技术（如深度学习）相结合，创造出更强大的新一代识别算法。