本书主要介绍模式识别的基础知识、基本方法、程序实现和典型实践应用。全书共9章。第1章介绍模式识别的基本概念、基础知识；第2章介绍贝叶斯决策理论；第3章介绍概率密度函数的参数估计；第4章介绍非参数判别分类方法；第5章介绍聚类分析；第6章介绍特征提取与选择；第7章介绍模糊模式识别；第8章介绍神经网络在模式识别中的应用；第9章介绍模式识别的工程应用。每章的内容安排从问题背景引入，讲述基本内容和方法，到实践应用（通过MATLAB软件编程）。本书内容系统，**突出，做到理论、应用与实际编程紧密结合，理论与实例并重。本书还配套有《模式识别及MATLAB实现——学习与实验指导》作为教材的补充，便于读者学习和上机实验；另配有电子课件，便于教师教学和学生自学。本书可作为高等院校电子信息工程、通信工程、计算机科学与技术、电子科学与技术、生物医学工程、电气工程及其自动化等相关专业本科生的教材，以及信息与通信工程、控制科学与工程、计算机科学与技术、生物医学工程、光学工程和电子科学与技术等专业的研究生教材；也可作为从事小模式识别、人工智能和计算机应用研究与开发的工程技术人员的参考书。