一种基于最小分类错误率的改进型LDA特征选择算法

来源 :微型电脑应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ADAM129XU

【摘要】

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LDA是目前常用的较好的特征选择方法.然而散布矩阵不同时,LDA分类效果往往不理想.本文提出一种基于分类错误率最小的改进型LDA特征选择算法,采用迭代计算使Bayes分类错误率上

【作者】

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张振平宣国荣郑俊翔柴佩琪

【机构】

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同济大学计算机系

【出处】

：

微型电脑应用

【发表日期】

：

2005年4期

【关键词】

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选择算法 LDA 改进型错误率最小特征选择分类效果 Bayes 迭代计算计算时间高维数据预处理 PCA 数字库手写体 Improved LDA

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LDA是目前常用的较好的特征选择方法.然而散布矩阵不同时,LDA分类效果往往不理想.本文提出一种基于分类错误率最小的改进型LDA特征选择算法,采用迭代计算使Bayes分类错误率上界最小,能取得比原LDA更好的分类效果.对高维数据提出基于PCA预处理的'快速改进型LDA特征选择'减少求解迭代计算时间.针对Marill.T.提供的典型数据和MIN-IST手写体数字库的实验证实以上论点是正确的.

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