模式识别是一种 通过计算机系统自动识别和分类数据的技术。它涉及对输入数据的特征提取和分类，以识别出数据中隐藏的模式或规律。模式识别广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，帮助人们更好地理解和利用数据。
模式识别的核心在于使用算法和统计技术来提取数据中的特征，并将这些特征与已知的模式进行比较。如果数据与已知模式匹配，则可以将其归类为该模式所代表的类别。模式识别可以应用于各种领域，如图像识别、语音识别、自然语言处理、数据挖掘等。
模式识别的技术可以分为有监督的分类和无监督的分类两种。有监督的分类需要提供大量已知类别的样本，而无监督的分类则不需要。在实际问题中，有监督的分类往往存在困难，因此无监督的分类显得尤为重要。
模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系，并且与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如，自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。
总之，模式识别是一种强大的技术，能够帮助人们从大量数据中提取有价值的信息，并进行有效的分类和预测。随着计算机技术的发展，模式识别的应用领域将会越来越广泛。