人工智能特征提取.ppt
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特征提取(6.7.3 主成分分析),一、特征提取的目的 通过对特征向量x进行线性变换,获得新的特征向量y,从而达到以下目的:(1)降低特征向量的维数;(2)提取有利于分类的新的特征。,二、正交变换 通过正交矩阵对特征向量x进行变换:x为N维特征向量:y为N维特征向量:A为正交阵:,三、KARHUNEN-LOEVE变换(目的是降维)K-L变换的形式:A的构成:由 的特征向量构成。其中:特征向量互相正交,特征向量 对应的特征值为,且。y的自向关矩阵:,问题:如果为了降维,只允许保留向量y的m个分量(即m个特征),应保留那些分量?利用K-L变换进行降维:对于N维特征向量,取其中的前m个特征,构成新的特征向量z,则在给定特征数量m的前提下,z可最大限度地保留原特征向量x包含的信息:,由于,选取y中的前m个特征,可以最大限度地保留原特征向量x中包含的信息。问题:考虑两类分类问题,给定两类样本的样本集D,应如何采用K-L变换进行降维?K-L变换也称为:Principal Component Analysis.,四、DFT变换(目的是提取新的特征)其中,为时域离散序列。,
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- 人工智能 特征 提取