第七章特征選擇

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電子信息學院第七章 特征選擇王文偉 Wang Wenwei, Dr.-Ing. Tel: 189******** Email: [email protected] Web: http://ipl.whu.edu.cn/sites/ced/prnn/電子信息學院 Table of Contents7.1 引言7.2 特征的評價準則7.3 特征選擇的最優算法7.4 特征選擇的次優算法7.5 特征選擇的遺傳算法7.6 以分類性能為準則的特征選擇7.7 討論第七章 特征選擇27.1 基本概念信號空間數據獲取預處理引言特征空間特征提取 與選擇x分類器 設計分類決策 a? 特征的選擇與提取是模式識別中重要而困難的一個環節:? 分析各種特征的有效性并選出最具可分性的若干特征是模式識別 系統設計的關鍵步驟。? 降低特征維數在很多情況下是有效設計分類器的重要課題。? 討論的重點是從一組給定的特征中選擇一部分特征進行分 類。第七章 特征選擇37.1.1 三大類特征引言?三大類特征:物理、結構和數學特征?物理和結構特征:易于為人的直覺感知, 但有時難于定量描述,因而不易用于機器 判別。?數學特征:易于用機器定量描述和判別, 如基于統計的特征。?討論的重點是根據學習樣本來選擇和提取數學特征,而物理和結構特征的測量與分析 涉及研究對象本身的物理規律。第七章 特征選擇4一個例子:魚的分揀引言?兩類魚?Sea bass ?Salmon? Pattern Classification, 2001第七章 特征選擇5特征1:長度第七章 特征選擇6特征2:亮度第七章 特征選擇7模式分類:線性、二次、最近鄰分類器第七章 特征選擇87.1.2 有關特征的基本概念引言? 特征形成 (acquisition):?信號獲取或測量→原始測量,其值域稱為測量空 間:對象表示x = 測量空間的點?原始特征:通過基本計算產生基本特征y? 實例:?數字圖象中的各像素灰度值?人體的各種生理指標? 原始測量和原始特征分析:?原始測量往往不能反映對象(類別)本質。?高維原始特征不利于分類器設計:計算量大,數 據冗余,樣本分布十分稀疏。第七章 特征選擇9特征的選擇與提取引言? 兩類提取有效信息、壓縮特征空間的方法: 特征選擇和特征提取? 特征選擇(selection) :從原始特征中挑選出 一些最有代表性、分類性能最好的特征。? 特征提取 (extraction):用映射(或變換)的 方法把高維原始特征變換為較少的新特征。? 特征的選擇與提取與具體問題有很大關系, 目前沒有理論能給出對任何問題都有效的特 征選擇與提取方法。第七章 特征選擇10特征的選擇與提取舉例引言? 細胞圖像自動分類:?原始測量:(正常與異常)細胞的數字圖像?原始特

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