"武汉大学模式识别特征选择和提取PPT学习教案.pptx"
以下是根据给定的文件生成的相关知识点:
特征选择和提取的重要性
在模式识别中,特征选择和提取是一个关键问题。特征选择和提取的目的是在尽可能保留识别信息的前提下,降低特征空间的维数,以便分类器实现快速、准确和高效的分类。特征选择和提取的重要性体现在以下几方面:
* 特征选择和提取可以提高分类器的性能,因为它可以去掉无关的特征,保留有用的信息,从而提高分类的准确性。
* 特征选择和提取可以减少计算量,因为降低特征空间的维数可以减少计算量,提高分类器的速度。
* 特征选择和提取可以提高分类器的可读性,因为它可以去掉无关的特征,保留有用的信息,从而提高分类器的可读性。
特征选择和提取的方法
特征选择和提取有两种方法:
* 特征选择:从 n 个度量值集合中,按某一准则选取出供分类用的子集,作为降维(m 维,m<n)的分类特征。
* 特征提取:使 (x1, x2,…, xn) 通过某种变换,产生 m 个特征 (y1, y2,…, ym) (m<n) ,作为新的分类特征(或称为二次特征)。
模式类别可分性的测度
模式类别可分性的测度是指在模式识别中,计算类别之间的距离和散布矩阵,以判断类别之间的可分性。常用的测度方法包括:
* 距离和散布矩阵
* 类内距离和类间距离
* 多类模式集散布矩阵
特征选择的方法
特征选择的方法有很多,常用的方法包括:
* 从 n 个测量值中选出 m 个特征,使用穷举法或简便的可分性准则来选择。
* 使用独立特征的选择准则,例如类别可分性准则。
* 使用散布矩阵准则来选择特征。
特征选择的应用
特征选择和提取在模式识别中的应用非常广泛,例如:
* 在图像识别中,特征选择和提取可以用来选择代表图像特征的特征,以便分类和识别。
* 在文本识别中,特征选择和提取可以用来选择代表文本特征的特征,以便分类和识别。
* 在生物信息学中,特征选择和提取可以用来选择代表生物分子特征的特征,以便分类和识别。