类间离散度矩阵代表了每一个类的重心到整个样本集的重心之间的距离。

当各类的协方差矩阵相等时，分类面为超平面，并且与两类的中心连线垂直。

顺序后退法（SBS）是从0个特征开始，每次从已经入选的特征中剔除一个特征，使得仍保留的特征组合所得到的J值最大，是一种特征选择的最优算法。

特征选择常用的次优算法有顺序前进法，顺序后退法和动态顺序前进法三种。

剪辑近邻法去除的是远离分类边界，对于最后的决策没有贡献的样本。

动态顺序前进法（l-r）法是按照单步最优的原则从未入选的特征中选择l个特征，再从已入选的特征中剔除r个特征，使得仍保留的特征组合所得到的J值最大。

多类问题的贝叶斯分类器中判别函数的数量与类别数量是有直接关系的。

ID3方法的目的是降低系统信息熵。

隐含层或输出层具有激活函数。

分级聚类又叫层次聚类，需要构建聚类树。