本书全面介绍模式识别技术的基本概念和代表性方法，重点介绍各模式识别方法的研究前沿及发展方向。全书共8章，主要内容包括概论、特征处理技术、支持向量机及核技术、线性/非线性分类器、人工神经网络、分类方法、聚类方法及模糊模式识别。本书内容新颖、结构合理、语言简洁流畅，整体内容安排遵循实用性和系统性的原则，并且覆盖所研究领域的部分前沿问题。本书可作为高等学校计算机、控制与自动化等相关专业的本科生和研究生学习模式识别课程的参考书，也可作为致力于机器学习、数据挖掘及模式识别研究的广大研究人员的参考书。