模式识别（七特征选择与提取）

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模式识别

第七章特征选择与提取

基本概念

特征选择

特征提取

内容

特征选择和提取是模式识别中的一个关键问

题

前面讨论分类器设计的时候，一直假定已给出

了特征向量维数确定的样本集，其中各样本的

每一维都是该样本的一个特征；

这些特征的选择是很重要的，它强烈地影响到

分类器的设计及其性能；

假若对不同的类别，这些特征的差别很大，具

有良好区分能力的特征则比较容易设计出具有

较好性能分类系统。

基本概念

特征选择和提取是构造模式识别系统时的一个重

要部分

在很多实际问题中，往往不容易找到那些最重要

的特征，或受客观条件的限制，不能对它们进行

有效的测量；

因此在测量时，由于人们心理上的作用，只要条

件许可总希望把特征取得多一些；

另外，由于客观上的需要，为了突出某些有用信

息，抑制无用信息，有意加上一些比值、指数或

对数等组合计算特征；

特征取多一些有没有问题？

基本概念

如果将数目很多的测量值不做分析，全部直接用

作分类特征，不但耗时，而且会影响到分类的效

果，产生“特征维数灾难”问题。

为了设计出效果好的分类器，通常需要对原始的

测量值集合进行分析，经过选择或变换处理，组

成有效的识别特征；

在保证一定分类精度的前提下，减少特征维数，

即进行“降维”处理，使分类器实现快速、准确

和高效的分类。

基本概念

为达到上述目的，关键是所提供的识别特征

应具有很好的可分性，使分类器容易判别。

为此，需对特征进行选择：

应去掉模棱两可、不易判别的特征；

所提供的特征不要重复，即去掉那些相关性强

且没有增加更多分类信息的特征。

基本概念

所谓特征选择，就是从n个度量值集合{x1,

x2,…, xn}中，按某一准则选取出供分类用的

子集，作为降维（m维，m<n）的分类特征

所谓特征提取，就是使(x1, x2,…, xn)通过某种

变换，产生m个特征(y1, y2,…, ym) (m<n) ，作

为新的分类特征（或称为二次特征）

其目的都是为了在尽可能保留识别信息的前

提下，降低特征空间的维数，以达到有效的

分类

基本概念

特征选择：在当前的特征集中选择一个子集，

没有变换。

基本概念 -数学表示

特征提取：将当前的特征集变换到一个更低

维度的空间中。

基本概念 -数学表示

以细胞自动识别为例：

通过图像输入得到一批包括正常细胞和异常

细胞的图像，我们的任务是根据这些图像区

分哪些细胞是正常的，哪些细胞是异常的

基本概念 –示例

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摘要：

模式识别第七章特征选择与提取基本概念特征选择特征提取内容特征选择和提取是模式识别中的一个关键问题前面讨论分类器设计的时候，一直假定已给出了特征向量维数确定的样本集，其中各样本的每一维都是该样本的一个特征；这些特征的选择是很重要的，它强烈地影响到分类器的设计及其性能；假若对不同的类别，这些特征的差别很大，具有良好区分能力的特征则比较容易设计出具有较好性能分类系统。基本概念特征选择和提取是构造模式识别系统时的一个重要部分在很多实际问题中，往往不容易找到那些最重要的特征，或受客观条件的限制，不能对它们进行有效的测量；因此在测量时，由于人们心理上的作用，只要条件许可总希望把特征取得...

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