特征选择与特征提取

特征选择与特征提取Tag内容描述：<p>1、模式识别PatternClassification,第八章:特征选择与特征提取,.,3,引言,特征是决定样本之间的相似性和分类器设计的关键如何找到合适的特征是模式识别的核心问题在实际问题中,常常不容易找到那些最重要的特征或者受条件限制不能对它们进行测量,这使得特征选择和提取的任务复杂化特征选择成为构造模式识别系统、提高决策精度的最困难的任务之一,.,4,引言,模式三大基本特征：物理、结构和数字。</p><p>2、模式特征的提取与选择,模式特征的提取与选择,在一个较完善的模式识别系统中，或者明显地或者隐含地要有特征提取与选择技术环节，通常其处于对象特征数据采集和分类识别两个环节之间，特征提取与选择方法（或质量）的优劣极大地影响着分类器的设计和性能，它是模式识别的核心问题之一。,模式特征的提取与选择,1 概述,在实际问题中，常常不容易找到那些最重要的特征，或受条件限制不能对它们进行测量，这就使特征选择和提取的任务复杂化而成为构造模式识别系统最困难的任务之一。,特征提取和选择的基本任务是如何从许多特征中找出那些最易得。</p><p>3、模式识别原理与应用 专 业： 模式识别与智能系统 学生姓名： * 任课教师： 余老师,一、基本概念,特征的选择与提取是模式识别中重要而困难的一个环节： 分析各种特征的有效性并选出最有代表性的特征是模式识别的关键一步。 降低特征维数在很多情况下是有效设计分类器的重要课题。,引言,特征的形成,特征形成 (acquisition)： 信号获取或测量原始测量 原始特征 实例： 数字图象中的各像素灰度值 人体的各种生理指标 原始特征分析： 原始测量很大程度上不能反映对象本质 高维原始特征不利于分类器设计：计算量大，冗余，样本分布十分稀疏。,引。</p><p>4、特征选择和提取,特征选择和提取,特征选择和提取是模式识别中的一个关键问题 前面讨论分类器设计的时候，一直假定已给出了特征向量维数确定的样本集，其中各样本的每一维都是该样本的一个特征； 这些特征的选择是很重要的，它强烈地影响到分类器的设计及其性能； 假若对不同的类别，这些特征的差别很大，则比较容易设计出具有较好性能的分类器。,特征选择和提取,特征选择和提取是构造模式识别系统时的一个重要课题 在很多实际问题中，往往不容易找到那些最重要的特征，或受客观条件的限制，不能对它们进行有效的测量； 因此在测量时，由于。</p><p>5、第五章是特征选择和提取，基本概念模式可分性的度量。离散K-L变换采用K-L变换提取分类特征。5.1基本概念，1。特征形成根据识别的对象产生一组基本特征。这些基本特征可以通过某些工具来计算或测量。这些特征被称为原始特征。通常，有许多从物理量到原始特征的过程，例如识别物体，数字化物体的图像以获得数字图像，然后预处理数字图像以获得物体的几何和颜色特征。2.特征选择和提取是模式识别中的一个关键问题。在讨。</p><p>6、第五章 特征的选择与提取,1 类别可分离性判据 2 特征提取 3 特征选择,特征提取与选择的基本任务是研究如何从众多特征中求出那些对分类识别最有效的特征，从而实现特征空间维数的压缩,即获取一组“少而精”且分类错误概率小的分类待征.,可以把特征分为三类 1 物理的；2 结构的；3 数学的。,分类器,x1 x2 x3 . . xd,对 象,选择.提取,模式的特征的有效性直接影响分类器的设计和性能。</p><p>7、第5章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,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。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。</p>