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模式识别之特征选择与提取PPT精选文档特征选择与特征提取5.1基本概念5.2类别可分性测度5.3基于类内散布矩阵的单类模式特征提取5.4基于K-L变换的多类模式特征提取第5章特征选择与特征提取5.1基本概念①由于测量上可实现性的限制或经济上的考虑，所获得的测量值为数不多。②能获得的性质测量值很多。如果全部直接作为分类特征，耗费机时，且分类效果不一定好。有人称之为“特征维数灾难”。特征选择和提取的目的：经过选择或变换，组成识别特征，尽可能保留分类信息，在保证一定分类精度的前提下，减少特征维数，使分类器的工作即快又准确。1．两种数据测量情况(1)具有很大的...

特征选择与特征提取5.1基本概念5.2类别可分性测度5.3基于类内散布矩阵的单类模式特征提取5.4基于K-L变换的多类模式特征提取第5章特征选择与特征提取5.1基本概念①由于测量上可实现性的限制或经济上的考虑，所获得的测量值为数不多。②能获得的性质测量值很多。如果全部直接作为分类特征，耗费机时，且分类效果不一定好。有人称之为“特征维数灾难”。特征选择和提取的目的：经过选择或变换，组成识别特征，尽可能保留分类信息，在保证一定分类精度的前提下，减少特征维数，使分类器的工作即快又准确。1．两种数据测量情况(1)具有很大的识别信息量。即应具有很好的可分性。(2)具有可靠性。模棱两可、似是而非、时是时非等不易判别的特征应丢掉。(3)尽可能强的独立性。重复的、相关性强的特征只选一个。(4)数量尽量少，同时损失的信息尽量小。2．对特征的要求3.特征选择和特征提取的异同（1）特征选择：从L个度量值集合中按一定准则选出供分类用的子集，作为降维（m维，m 规定的特征数构成特征组合。*从最右边的叶结点开始，根据选择的测度回溯搜索。*找到最优特征组，结束。例：从5个特征中选出2个特征作为模式向量。2．次优搜索算法虽然不能得到最优解，但可减少计算量。1）单独最优特征组合2）顺序前进法（SequentialForwardSelection，SFS）3）顺序后退法（SequentialBackwardSelection，SBS）4）增l减r法（l－r法）：SFS和SBS的组合。广义顺序前进法（GeneralizedSFS，GSFS）广义顺序后退法（GeneralizedSBS，GSBS）广义的l－r法其他：模拟退火（SimulatedAnnealing）算法Tabu搜索（TabuSearch）算法遗传算法（GeneticAlgorithm）结束

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