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内容紹介
パターン認識とは，対象の特徴量から対象が属するカテゴリを推測する方法をさす。
本書では，フリーソフトウェアであるRを利用して，パターン認識のさまざまな方法を解説している。
手法としては，判別分析，ロジスティック回帰，k平均法，k近傍法，階層的クラスタリングといった古典的な方法から，サポートベクターマシンやブースティングといった比較的最近の話題まで取り上げている。
各章は独立に読むことができるように構成され，簡単な例題をRを用いて実際に解析しながら読み進むことにより，パターン認識の基本的な考え方を身に着けることができる。
また付録としてRの基本的な操作の説明と，アルゴリズムの実装例を紹介している。