模式识别的关键:特征提取与选择
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更新于2024-08-20
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"模式识别的三大核心问题是特征数据采集、分类识别和特征提取与选择。本章主要关注特征提取与选择,这是模式识别中决定分类识别正确率的关键环节。特征提取与选择的目标是在保持信息有效性的同时减少特征的维度,使得在低维特征空间中,不同类别的样本点相距较远,同一类别的样本点相距较近。特征选择通常包括直接选择法和变换法。直接选择法是从原始特征中直接选取一部分特征,以最大化某种可分性判据。变换法则通过对原始特征进行坐标变换来降低维度。此外,类别可分性判据是评估特征选择效果的重要标准,应与误判概率有单调关系,并在特征独立时具有可加性。"
在模式识别领域,特征提取与选择是至关重要的步骤,它直接影响着模型的性能和效率。特征数据采集是获取原始信息的阶段,而分类识别则是根据这些信息对样本进行归属判断。特征提取与选择则在这两者之间起到桥梁作用,它旨在从原始特征中筛选出最有区分力的一小部分,以提高分类的准确性和效率。
特征提取与选择有两个主要方法:直接选择法和变换法。直接选择法是预先设定特征的数目,然后从所有原始特征中挑选出能最大化可分性判据的特征子集。这可以通过优化问题来实现,寻找能够最大化某一判据如J的特征组合。另一方面,变换法则是通过线性或非线性的坐标变换来降低特征空间的维度,例如使用离散K-L变换(DKLT),这种方法可以保留样本间的统计关系,同时减少冗余特征。
类别可分性判据是衡量特征优劣的关键指标,一个好的可分性判据应该与误判概率有直接关联,这样在特征独立时,可以直观地理解每个特征对分类的影响。当特征相互独立时,判据的可加性意味着可以分别考虑每个特征的贡献,从而简化特征选择的过程。
在实际应用中,特征选择的方法多种多样,包括但不限于基于可分性判据的特征选择、基于误判概率的特征选择、离散K-L变换法以及基于决策界的特征选择。这些方法各有优缺点,需要根据具体问题和数据特性来选择合适的方法。特征提取与选择是一个既需要理论指导又需要实践检验的过程,它在模式识别和机器学习领域中扮演着不可或缺的角色。
2012-12-22 上传
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顾阑
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