模式分類中特征降維方法的研究_第1頁
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文檔簡介

1、江南大學(xué)碩士學(xué)位論文模式分類中特征降維方法的研究姓名：任珂申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：蔡明20090601江南人學(xué)n!職人員學(xué)位論義AbstractClassificationistheprincipaltaskofpatternrecognitionusingthefeaturesofthepatternsPatternrecognitionalwaysneedstoprocesslargenumbersofhig

2、hdimensionaldataOntheonehand，thehigherdimensionalitythedatahas，themoreinformationthedatacantakeOntheotherhand，thedatawithhighdimensionalityisnotonlyhardtoprocess，butalsolowertheclassificationaccuracyowingtotherelativitya

3、ndredundancyofthefeatures，andmaycallCurseofDimensionalitySodimensionalityreductionistheprincipaltaskofpatternrecognitionFeatureextractionandfeatureselectionareprincipalmethodsofdimensionalityreductionFeaturerankingisabra

4、nchoffeatureselectionTheComputationalcomplexityislowandeasytoapplicationItcanrankthefeatureforonetimeandisusedwidelyThispaperproposesafeaturerankingmethodtesolvetheproblemofdimensionalityreductionInthispapertherelevantin

5、formationofreducingfeature’Sdimensionalitiesisreviewedandprobabilitydensityestimationisintroduced，andtheprincipleofnonparameterestimationandParzenwindowprobabilitydensityestimationiselaboratedInthispaper，amethodoftheGaus

6、siankernelParzenwindowprobabilitydensityestimationisintroducedandappliedAndthen，weusedthemethodtoprocesssomeunsuperviseddateandsuperviseddateIntheapproachofdealingwithunsuperviseddata，weworkouttheoriginaldataset’Sscoreof

7、probabilitydensityestimationfirstThenweletoneofthedataset’SfeaturebeweightedSothescoreofprobabilitydensityestimationwillbechanged。ThedifferenceofthesetwoscorcsistheresultofthismethodBaseontheresult，thefeaturescanberanked

8、ThenthepurposeofdimensionalityreductionwouldbetakenbychooseaproperdimensionIntheapproachofdealingwithsuperviseddata，oneofthedataset’Sfeatureisbeenweightedfirst，thencalculatetheprobabilitydensityintervalbetweenclassesThem

9、ostimportantfeaturewillresultthebiggestdistancesbetweenclassesTherefore，weuseprobabilitydensityintervalofinterclasstorankfeatureThispaperelaboratesthederivationprocessandalgorithmstepsofthismethodThealgorithmproposedisre

10、alizedbyMATLABWeusedsomeUCImachinelearningdatasetstotakeexperimentsTheresultsofourapproachdemonstratethatthemethodiseffectivelyandgaintheadvantageoverothersKeywords：dimensionalityreduction；featureselection；featureranking

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