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高维数据判别分析中的特征选择
引用本文:谭鲜明,张润楚.高维数据判别分析中的特征选择[J].数学物理学报(A辑),2006,26(5):647-652.
作者姓名:谭鲜明  张润楚
作者单位:南开大学数学学院,南开大学数学学院 天津 300071,天津 300071
基金项目:国家自然科学基金(NSSF10171051)资助
摘    要:对高维数据进行判别分析,典型的策略包含数据压缩、特征提取与特征选择三步.该文对于选择合适的特征进行判别分析提出了一个定理,并应用这个定理对常用的主成分判别方法作了改进.最后,作者把改进的方法与两种常用的方法应用于一个神经生理试验数据的判别分析.结果表明,在保证判别能力的同时,改进后的方法下用于判别的特征减少了

关 键 词:判别分析  高维数据  主成分分析  离散小波变换  最优特征子集
文章编号:1003-3998(2006)05-647-06
收稿时间:2004-10-23
修稿时间:2006-03-10

Modifying the Proof of a Lemma in Mixture Models
Tan Xianming,Zhang Runchu.Modifying the Proof of a Lemma in Mixture Models[J].Acta Mathematica Scientia,2006,26(5):647-652.
Authors:Tan Xianming  Zhang Runchu
Institution:School of Mathematics, Nankai University, Tianjin 300071
Abstract:Motivated by a real life example from neuroscience,the authors present a theoretical frame for feature selection in discriminant analysis of very high-dimensional data.In light of a theorem,the authors provide a modification to a procedure,which is commonly-employed,of discriminant analysis of very high-dimensional data.The modified procedure works are better than two other popular procedures in this example in that it needs fewer features and the classification error is smaller.
Keywords:Discrete wavelet transformation  Discriminant analysis  High-dimensional data  Optimal subsets of features  Principal component analysis
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