# pattern-recognition

**Repository Path**: Hmount/pattern-recognition

## Basic Information

- **Project Name**: pattern-recognition
- **Description**: My Pattern-Recognition Python3 Module
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 2
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-09-25
- **Last Updated**: 2022-10-28

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: Python, 模式识别

## README

# My Pattern-Recognition Python3 Module

### 一、 clustering_analysis - 聚类分析模块

##### 功能介绍

这个模块用于样本集的聚类分析和相关指数的计算

**当前支持多维样本的顺序、谱系、k-means算法聚类分析**

**分析过程中支持使用内置的欧氏距离算法和曼哈顿距离算法，也支持用户给定的距离算法传入** <br>
**支持计算聚类分析结果的Dunn指数和Davies-Bouldin指数** <br>
**提供了二维样本聚类图和简单二维曲线图的绘制方法** <br>

**除去绘图使用的 matplotlib库 本模块未使用任何第三方库，纯python3原生库实现** <br>



##### 目录结构

```
.
.
├── clustering_analysis      # 聚类分析模块
│   ├── __pycache__          # python字节码保存目录
│   ├── Clustering.py        # 聚类class的封装实现
│   ├── README.md
│   ├── analysis.py          # 聚类分析相关函数
│   ├── distance.py          # 距离计算相关函数
│   ├── draw.py              # 绘图相关函数
│   ├── main.py              # 使用示例
│   └── samples.txt          # 样本存放文件
├── README.md
└── pull.sh

```

### 二、 linear_classifier - 线性分类器模块

这个模块实现了线性分类器的相关算法

**目前支持使用单样本调整的感知器算法求解线性判别函数**
**模块内提供了一个使用三层感知器网络模拟线性分类器的方法**

### 三、 feature_extraction - 特征提取模块


这个模块实现了特征提取的相关算法

**目前支持使用主成分分析算法(PCA)和基于Fisher准则的可分性分析算法(FDA)进行特征提取函数**

### 四、 statistical_classifier - 统计分类器模块


这个模块实现了统计分类器的相关算法

**目前支持隐含马尔科夫模型(HMM)的估值问题求解算法**