论文部分内容阅读
本文提出一种基于变量模式类分立特性分析的主成分特征提取优化方法和已知类别的经验样本集变量类间重叠系数概念.在多元信息分类过程中，应用主成分分析法进行特征提取之前，通过算法得出已知类别的经验样本数据集各变量的类间重叠系数矩阵，以该矩阵为依据进行变量数据的类别相关品质分析，剔除方差较大而对分类贡献很小的变量，使得到的特征向量更有利于信息分类.在采用蔬菜油数据的对比实验中，该优化方法相对于传统方法取得了较好的分类效果.