基于特征向量集的改进距离判别方法
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更新于2024-08-08
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本文主要探讨了"基于特征向量集的距离判别"这一主题,针对传统的距离判别方法在处理复杂数据时的局限性,提出了创新的判别策略。这种方法的核心在于首先确定各个总体的特征向量集,这些向量集能够有效地代表各自总体的特性。判别过程通过计算每个样本到各个特征向量集的最短距离,依据邻近原则来判断样本的类别归属。
具体步骤包括以下几个方面:
1. 投影分析:首先,对l个总体(Gi, G2, ..., Gl)的样本数据进行处理,计算每个总体的投影值并排序,这有助于识别出各总体的主要特征方向。
2. 确定投影方向:采用"组间差大,组内差小"的原则,计算组间差异矩阵B和组内差异矩阵E,以选择最佳的投影方向,使各个总体之间的差异最大化,同时内部数据的差异最小化。
3. 最优分割:基于投影后的结果,使用最优分割法对总体进行分类,这一步骤有助于找到各总体在特征空间中的明确边界。
4. 特征向量集的确定:根据分类结果,确定每个总体特有的特征向量集,这些向量集将作为判别过程中的关键依据。
5. 样本分类:对于新的样本,计算其到各个特征向量集的距离,根据最近的向量集决定样本的归属类别。
通过这种方法,作者试图改进距离判别在处理混合数据集时的性能,提高分类的准确性和鲁棒性。为了验证新方法的有效性,文中还进行了多实例检验,并将其回代正确率与常用判别方法进行了对比,以此评估其在实际应用中的优越性。
本文的研究旨在通过引入特征向量集的概念,优化距离判别算法,使其在处理复杂数据集时更加有效,为数据分类和模式识别提供了一种新颖而实用的方法。
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