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特征提取



  
  特征提取
  feature extraction

  t6Zheng tiqu 特征提取(featu了eextraction)特征选择与提取的 通称。特征选择和提取是模式识别的关键环节,其任务是压 缩存在于表示模式的原始测量数据中的冗余和无关的信息, 提取一组对分类最有效的特征参数,以减少计算工作量,提 高分类器的性能。特征参数可以从输人模式信息中选出一个 子集构成,这一过程称为特征选择。新的特征参数也可以通 过降维变换获得,即将输人模式从较高维数的测量空间变换 到较低维数的特征空间,以一个低维特征向量表示输人模式, 这一过程称为特征提取。 由于特征提取的任务是求出一组对分类最有效的特征, 因此首先需要一个能定量评估特征有效性的准则。分类器的 误识概率可作为理想的准则,但由于估计误识概率的分布非 常困难,实用时往往以其他一些准则代替。常用的准则有: 基于概率距离的准则,基于类间距离的准则,基于墒函数的 准则等。应用上述准则,可以通过分支定界和顺序搜索等优 化算法,求得一个最优的或次优的特征集。近年来基于人工 智能的启发式算法也在特征选择中得到应用。在进行降维变 换以实现特征提取时,考虑到可分析性和计算可行性,一般 采用线性变换方法,.最常用的是以K一L扩展为基础的线性 变换。(黄泰冀)
  

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