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从分类器到鉴别器:最近邻规则诱导的判别分析。 (英语) Zbl 1210.68096号

摘要:当前的判别分析方法设计通常独立于分类器,因此判别分析方法与分类器之间的联系松散。本文提供了一种设计与分类器绑定的判别分析方法的方法。我们从基于局部均值的最近邻(LM-NN)分类器开始,并使用其决策规则来监督鉴别器的设计。因此,导出的鉴别器称为基于局部均值的最近邻鉴别分析(LM-NNDA),在理论上与LM-NN分类器最佳匹配。与LM-NNDA是一种NN分类器诱导的判别分析方法相比,我们进一步证明了经典的Fisher线性判别分析(FLDA)是一种最小距离分类器(即最近的Class-Man分类器)诱导的判别方法。使用CENPARMI手写数字数据库、NUST603手写汉字数据库、ETH80对象类别数据库和FERET人脸图像数据库对提出的LM-NNDA方法进行了评估。实验结果表明,相对于LM-NN(或NN)分类器,LM-NNDA的性能优于其他特征提取方法。

MSC公司:

68吨10 模式识别、语音识别
62H30型 分类和区分;聚类分析(统计方面)
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全文: 内政部

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