PCP (Pattern Classification Program) ist ein Programm zum maschinellen Lernen für überwachte Klassifikation von Mustern. Es läuft in interaktivem und im Batchmodus und implementiert die folgenden Algorithmen und Methoden maschinellen Lernens: k-Mittel-Clustering, Fishers lineare Diskriminante, Dimensionsreduktion mit Dekomposition singulärer Werte, Principal Component Analysis, Auswahl von Feature-Untermengen, Bayes-Fehlerabschätzung, parametrische Klassifizierer (linear und quadratisch), pseudo-inverse lineare Diskriminante, k-nächste Nachbarmethode, neuronale Netze, Support Vector Machine (SVM), Modellauswahl für SVM, Quervalidierung und Bagging (Komitee)-Klassifikation. (non)