数学物理学报
數學物理學報
수학물이학보
ACTA MATHEMATICA SCIENTIA
2006年
5期
647-652
,共6页
判别分析%高维数据%主成分分析%离散小波变换%最优特征子集
判彆分析%高維數據%主成分分析%離散小波變換%最優特徵子集
판별분석%고유수거%주성분분석%리산소파변환%최우특정자집
对高维数据进行判别分析,典型的策略包含数据压缩、特征提取与特征选择三步.该文对于选择合适的特征进行判别分析提出了一个定理,并应用这个定理对常用的主成分判别方法作了改进.最后,作者把改进的方法与两种常用的方法应用于一个神经生理试验数据的判别分析.结果表明,在保证判别能力的同时,改进后的方法下用于判别的特征减少了.
對高維數據進行判彆分析,典型的策略包含數據壓縮、特徵提取與特徵選擇三步.該文對于選擇閤適的特徵進行判彆分析提齣瞭一箇定理,併應用這箇定理對常用的主成分判彆方法作瞭改進.最後,作者把改進的方法與兩種常用的方法應用于一箇神經生理試驗數據的判彆分析.結果錶明,在保證判彆能力的同時,改進後的方法下用于判彆的特徵減少瞭.
대고유수거진행판별분석,전형적책략포함수거압축、특정제취여특정선택삼보.해문대우선택합괄적특정진행판별분석제출료일개정리,병응용저개정리대상용적주성분판별방법작료개진.최후,작자파개진적방법여량충상용적방법응용우일개신경생리시험수거적판별분석.결과표명,재보증판별능력적동시,개진후적방법하용우판별적특정감소료.
