基于局部类相似的特征选择方法

发布时间：2021-06-22 11:42

　　常用的特征选择方法利用样本空间的整个区域提取最优的特征子集.与此相反,提出一种新的局部特征选择方法,即样本空间的每个区域都与各自不同的最优特征集相关联,这些特征集能够最优地适应样本空间的局部变化.同时,在求解最优特征集对应的子空间时,基于最近邻思想,提出了一种度量测试数据与各个类相似性的方法,用来对测试样本进行分类.提出的方法可以描述为线性规划优化问题,因此可以通过简单的凸优化来求解全局最优解.在3组真实数据集和3个主流的方法上进行的对比实验,结果证明了该算法的可行性和有效性. 

【文章来源】：吉林化工学院学报. 2019,36(05)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

不同算法准确率的对比图(c)

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Hu矩的主成分分析特征目标识别技术算法设计与实现[J]. 展慧馨.  吉林化工学院学报. 2017(09)
[2]基于Bandelet和分形维的手写签名鉴别系统[J]. 杨明,陈玲玲.  吉林化工学院学报. 2014(07)



本文编号：3242776