计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2006年
8期
86-88
,共3页
马氏距离%线性判别分析%分类
馬氏距離%線性判彆分析%分類
마씨거리%선성판별분석%분류
对于一个特定的模式识别问题,表达和识别模式的特征具有不同的形式,它们在物理意义上是完全不同的,而且在数量级具有很大差别.该文提出了一种基于马氏距离的线性判别分析分类算法,选取判别函数为马氏距离,可以适用于具有不同类型特征值的分类问题.将该算法应用于UCI中Credit-A、Credit-G、Iris和Vehicle四个数据库的分类,并采用K次交叉验证方法进行实验.从实验结果中可知,与ENTROPY算法和C4.5(8)算法分类效果相比较,该文所提出的线性判别分析算法计算简单,识别率较高,是一种实际可行的分类算法.
對于一箇特定的模式識彆問題,錶達和識彆模式的特徵具有不同的形式,它們在物理意義上是完全不同的,而且在數量級具有很大差彆.該文提齣瞭一種基于馬氏距離的線性判彆分析分類算法,選取判彆函數為馬氏距離,可以適用于具有不同類型特徵值的分類問題.將該算法應用于UCI中Credit-A、Credit-G、Iris和Vehicle四箇數據庫的分類,併採用K次交扠驗證方法進行實驗.從實驗結果中可知,與ENTROPY算法和C4.5(8)算法分類效果相比較,該文所提齣的線性判彆分析算法計算簡單,識彆率較高,是一種實際可行的分類算法.
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