【摘 要】
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针对训练样本集的分类特征优化选择问题,改进了样本可分度标准:Kullback-Leiber距离,并进行了有效性验证.在此基础上定义了欧氏距离分布熵(Distribution Entropy of Euclidia
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针对训练样本集的分类特征优化选择问题,改进了样本可分度标准:Kullback-Leiber距离,并进行了有效性验证.在此基础上定义了欧氏距离分布熵(Distribution Entropy of Euclidian Distance DEED)这一空间分布信息度量参数,同时给出了它的计算方法.提出了“类间互欧氏距离分布熵”(between-class DEED)与“类内自欧氏距离分布熵”(within-classDEED)的分析方法.进一步将其用于样本可分性分析,验证了两者比值愈大,特征样本集可分度愈好这一结论.
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