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基于k近邻分类准则的特征变换算法的创新与应用研究.docx

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    基于k近邻分类准则的特征变换算法的创新与应用研究

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今数字化时代，模式识别作为一门重要的交叉学科，广泛应用于图像识别、语音识别、生物特征识别、数据挖掘等众多领域，其核心目标是让计算机能够自动识别和分类各种模式数据，从而实现智能化的信息处理和决策。而在模式识别的整个流程中，特征变换和测度学习起着至关重要的作用，它们是提升模式识别性能的关键环节。

    特征变换，本质上是对原始数据的一种重新表达，通过特定的数学变换将原始特征转换为新的特征表示。这种转换可以有效去除数据中的噪声和冗余信息，使得数据的特征更加突出和易于区分。例如，在图像识别中，原始图像可能包含大量的像素信

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