本书介绍了模式识别作为一种依据事物所抽象出的统计信息的数据分类方法，是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别在生物信息学、心理分析、生物识别技术和许多其他应用中有重要作用。本书重点介绍模式识别的基本概念和基本方法，在保证理论完整性的前提下，详细讨论具体算法的基本思想、实现方法、优缺点以及适用领域。主要内容包括：模式识别概述、模式的表示、近邻分类器、贝叶斯分类器、隐式马尔可夫模型、决策树、支持向量机、组合分类器、聚类方法等。希望本书有助于读者更好地理解模式识别技术以及该技术对各个领域的重要作用，掌握模式识别方法用以解决在具体应用中所遇到的问题。