计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (20): 89-92.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.20.025
万 君1,2,葛冰峰1,陈英武1,白志东2
WAN Jun1,2,GE Bing-feng1,CHEN Ying-wu1,BAI Zhi-dong2
摘要: 由于函数化数据的高维、高相关性特点,如何在保持其整体特性的前提下提取函数化数据的分类特征,是关系到能否有效提高分类效率和精度的关键问题。改进了当前常用的基于小波阀值法的函数化逐步降维方法,针对分类问题,借鉴信息论的思想,采用K-L可分度排序法构建了新的分类特征提取与降维规则。理论分析和实验表明,该方法能有效提取分类特征,提高分类效率、分类精度和分类稳健性。
中图分类号: