模式识别的分类算法
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文献
• 一种基于中心文档的KNN中文文本分类算法 鲁婷，王浩，姚宏亮 Computer Engineering and Applications计算机工程与应用
Information Content Weighting for Perceptual Image Quality Assessment Zhou Wang, IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING CW-SSIM BASED IMAGE CLASSIFICATION IEEE International Conference on Image Processing •
LDA
• 最佳投影矩阵：
LDA
W =[w1 ,w2 ,...,wd ] yi =W xi b11b21...bd 1 a1 b1 b b ...b a b 12 22 d 2 2 2 yi = xi = W = b1nb2 n ...bdn an bd
模式识别的分类算法
目录
• 研究背景
• 应用领域 • 相关பைடு நூலகம்法
研究背景
• 模式识别(Pattern Recognition)是指对 表征事物或现象的各种形式的(数值的、 文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分 析,以对事物或现象进行描述、辨认、分 类和解释的过程,是信息科学和人工智能 的重要组成部分。
KNN
• K最邻近结点算法 (k-Nearest Neighbor algorithm) 该算法的基本思路是：在给定新的样本后， 考虑在训练集中与该新样本距离最近（最相 似）的 K 个样本，根据这 K 个样本所属的类 别判定新样本所属的类别
基本步骤
1.根据特征项集合描述训练样本集的向量
2. 在新样本到达后，提取特征,确定新样本的
即模式在该空间中有最佳的可分离性
LDA
假设对于一个n维空间有m个样本分别为
x1,x2,……xm,即每个x是一个n行的矩阵
Sb ...............类间离散度矩阵 S w ...............类内离散度矩阵 xi ................第i个样本 ni ................属于i类的样本个数 假设有c个类，则n1 +n2 +...+nc =m
特征向量表示
3. 在训练集中选出与新样本最相似的
K 个文
样本，计算公式为：
4.在新样本的K个邻居中，依次计算每类的
权重计算公式如下：
5. 比较类的权重，将文本分到权重最大的那个
类别中。
KNN
LDA
• 线性判别式分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA)，
• 基本思想：将高维的模式样本投影到最 佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息 和压缩特征空间维数的效果，投影后保 证模式样本在新的子空间有最大的类间 距离和最小的类内距离
................所有样本的均值 i ...............类i的样本均值
LDA
• 根据符号说明可得类i的样本均值为：
• 总体样本均值：
• 类间离散度矩阵和类内离散度矩阵：
LDA
LDA
• Fisher鉴别准则表达式：
其中 为任意n维列矢量。Fisher线性鉴别 分析就是选取使得公式（5）达到最大值的 矢量 作为投影方向。
模式识别又常称作模式分类
分类
• •
有监督的分类（Supervised Classification） 无监督的分类(Unsupervised Classification) 二者的主要差别在于： 各实验样本所属的类别是否预先已知。
应用领域
• 主要应用领域是图像分析与处理、语音 识别、声音分类、通信、计算机辅助诊 断、数据挖掘等学科。
•
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文献
• 一种基于中心文档的KNN中文文本分类算法 鲁婷，王浩，姚宏亮 Computer Engineering and Applications计算机工程与应用
Information Content Weighting for Perceptual Image Quality Assessment Zhou Wang, IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING CW-SSIM BASED IMAGE CLASSIFICATION IEEE International Conference on Image Processing •
LDA
• 最佳投影矩阵：
LDA
W =[w1 ,w2 ,...,wd ] yi =W xi b11b21...bd 1 a1 b1 b b ...b a b 12 22 d 2 2 2 yi = xi = W = b1nb2 n ...bdn an bd
模式识别的分类算法
目录
• 研究背景
• 应用领域 • 相关பைடு நூலகம்法
研究背景
• 模式识别(Pattern Recognition)是指对 表征事物或现象的各种形式的(数值的、 文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分 析,以对事物或现象进行描述、辨认、分 类和解释的过程,是信息科学和人工智能 的重要组成部分。
KNN
• K最邻近结点算法 (k-Nearest Neighbor algorithm) 该算法的基本思路是：在给定新的样本后， 考虑在训练集中与该新样本距离最近（最相 似）的 K 个样本，根据这 K 个样本所属的类 别判定新样本所属的类别
基本步骤
1.根据特征项集合描述训练样本集的向量
2. 在新样本到达后，提取特征,确定新样本的
即模式在该空间中有最佳的可分离性
LDA
假设对于一个n维空间有m个样本分别为
x1,x2,……xm,即每个x是一个n行的矩阵
Sb ...............类间离散度矩阵 S w ...............类内离散度矩阵 xi ................第i个样本 ni ................属于i类的样本个数 假设有c个类，则n1 +n2 +...+nc =m
特征向量表示
3. 在训练集中选出与新样本最相似的
K 个文
样本，计算公式为：
4.在新样本的K个邻居中，依次计算每类的
权重计算公式如下：
5. 比较类的权重，将文本分到权重最大的那个
类别中。
KNN
LDA
• 线性判别式分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA)，
• 基本思想：将高维的模式样本投影到最 佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息 和压缩特征空间维数的效果，投影后保 证模式样本在新的子空间有最大的类间 距离和最小的类内距离
................所有样本的均值 i ...............类i的样本均值
LDA
• 根据符号说明可得类i的样本均值为：
• 总体样本均值：
• 类间离散度矩阵和类内离散度矩阵：
LDA
LDA
• Fisher鉴别准则表达式：
其中 为任意n维列矢量。Fisher线性鉴别 分析就是选取使得公式（5）达到最大值的 矢量 作为投影方向。
模式识别又常称作模式分类
分类
• •
有监督的分类（Supervised Classification） 无监督的分类(Unsupervised Classification) 二者的主要差别在于： 各实验样本所属的类别是否预先已知。
应用领域
• 主要应用领域是图像分析与处理、语音 识别、声音分类、通信、计算机辅助诊 断、数据挖掘等学科。
•
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