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Fisher准则K-L变换和SVM在分类中的应用 被引量:4
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作者 李国齐 赵广社 孙照莹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第19期147-150,157,共5页
在模式分类问题中,利用Fisher准则及K-L变换将样本数据从高维特征空间映射到低维特征空间以提取特征;而SVM(支持向量机)引进核函数隐含的映射把低维特征空间中的样本数据映射到高维特征空间来实现分类。文章利用三种方法对鸢尾属植物数... 在模式分类问题中,利用Fisher准则及K-L变换将样本数据从高维特征空间映射到低维特征空间以提取特征;而SVM(支持向量机)引进核函数隐含的映射把低维特征空间中的样本数据映射到高维特征空间来实现分类。文章利用三种方法对鸢尾属植物数据集的分类进行仿真试验,并对仿真结果进行分析比较,给出了三种方法在模式分类应用中的异同以及他们之间的内在联系和区别。 展开更多
关键词 FISHER准则 K-L变换 SVM(支持向量机) 分类 映射 投影
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