模式识别指的是通过对事物或数据的观察和分析，寻找其中的规律和共性，从而将其归纳成为一种模式或者类别。这种行为在人类的认知过程中非常重要，在人工智能、机器学习和图像处理等领域也有着广泛的应用。本文介绍了模式识别中监督模式识别和非监督模式识别的一般步骤。

处理监督模式识别的一般步骤

• 分析问题
  深入研究应用领域问题，分析是否属于模式识别问题，把所研究的目标表示为一定的类别，分析给定数据或者可以观测的数据中哪些因素可能与分类有关。
• 原始特征获取
  设计实验，得到已知样本，对样本实施观测和预处理，获取可能与样本分类有关的观测向量（原始特征）。
• 特征提取与选择
  为了更好地进行分类，可能需要采用一定的算法对特征进行再次提取和选择。
• 分类器设计
  选择一定的分类器方法，用已知样本进行分类器训练。
• 分类决策
  利用一定的算法对分类器性能进行评价；对未知样本实施同样观测、预处理、和特征提取与选择，用所设计的分类器进行分类，必要时根据领域知识进行进一步的后处理。

处理非监督模式识别问题的一般步骤

• 分析问题
  同上
• 原始特征获取
  同上
• 特征提取与选择
  同上
• 聚类分析
  选择一定的非监督模式识别方法，用样本进行聚类分析。
• 结果解释
  考察聚类结果的性能，分析所得聚类与研究目标之间的关系，根据领域知识分析结果的合理性，对聚类的含义给出解释；如果有新样本，把聚类结果用于新样本分类。