"2021-10_UCAS-AI模式识别特征提取与选择"

这段描述讲述了在UCAS-AI模式识别课程中关于特征提取与选择的内容。在第7章第1讲中，介绍了LPP（Locality Preserving Projection）算法的步骤。首先，给定数据X=[x1,x2,…,xn]，其中xi属于Rmn。接着，通过设置近邻参数k来确定xi的k个近邻。然后，根据近邻关系计算亲合度矩阵W，同时计算度矩阵D。在前两步的基础上，求解LPP模型，得到最小特征值对应的特征向量，将其组成低维投影矩阵W。最终的输出为V，其维度为Rmd。 此外，在该课程中还介绍了三种常见的特征提取方法，分别是语音特征提取、文本特征提取和视觉特征提取。对于语音特征提取，可以使用一些方法来提取语音的特征，例如基于时间和频率的特征分析方法。对于文本特征提取，可以通过提取文本中的关键词、词频等信息来表示文本的特征。而对于视觉特征提取，可以采用局部二值模式（LBP）和Gabor特征提取等方法来提取图像的特征。 在课程中，还介绍了一些具体的应用场景和技术实践。以“时空数据分析与学习课题组(STDAL)”为例，该课题组所在的中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室，致力于研究时空数据的分析和学习。这些研究旨在探索利用模式识别的方法和技术来处理时空数据，从而实现对时空数据的有效分析和应用。课程还提供了帮助学习者更好地理解和应用模式识别的案例和实例。 最后，课程中还提供了一些辅助教学的资源和联系方式。作为《模式识别》课程的助教，赵梦彪 (zhaomengbiao2017@ia.ac.cn)、郭宏宇 (guohongyu2019@nlpr.ia.ac.cn)和朱飞 (zhufei2018@ia.ac.cn)等人可以提供学习者所需的支持和帮助。此外，课程的相关资料和信息也可以在smxiang@nlpr.ia.ac.cn网址上进行查看。 综上所述，UCAS-AI模式识别课程中关于特征提取与选择的内容主要包括LPP算法步骤的讲解，以及语音特征提取、文本特征提取和视觉特征提取等方法的介绍。该课程的目标是帮助学习者了解和掌握模式识别相关的理论和实践知识，以及应用模式识别技术解决实际问题的能力。同时，课程还提供了相关资源和支持，以便学习者更好地学习和探索。