1. 您所在位置：
  2. 网站首页
  3. 文档分类
  4. 计算机
  5. 数据挖掘与模式识别

模式识别基础：分类器设计_（10）.特征选择与特征提取.docx

模式识别基础：分类器设计_（10）.特征选择与特征提取.docx

    1. 1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
    2. 2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
    3. 3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
    查看更多

    PAGE1

    PAGE1

    特征选择与特征提取

    在模式识别任务中，特征选择与特征提取是两个非常重要的步骤。它们直接影响分类器的性能和模型的复杂度。本节将详细介绍特征选择和特征提取的基本原理、常用方法以及如何在实际应用中进行操作。

    特征选择

    定义

    特征选择是从原始特征集中选择一组最相关的特征的过程，目的是减少特征的数量，提高分类器的性能。通过特征选择，可以去除无关和冗余的特征，从而降低模型的复杂度，提高模型的泛化能力。

    常用方法

    特征选择方法可以分为以下几类：

    滤波法（FilterMethods）

    包裹法（WrapperMethods）

    嵌入法（EmbeddedMethods）

    您可能关注的文档

    最近下载

    文档评论（0）

    找工业软件教程找老陈 + 关注
    实名认证
    服务提供商

    寻找教程；翻译教程；题库提供；教程发布；计算机技术答疑；行业分析报告提供；

    咨询作者（408人已咨询） 已休息

    1亿VIP精品文档

    更多 >

    相关文档

    更多 >