论文
基于欧氏距离分布熵的特征优化研究
第一作者: | 鲍明 |
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英文第一作者: | Bao Ming |
联系作者: | 鲍明 |
英文联系作者: | Bao Ming |
发表年度: | 2007 |
卷: | 35 |
摘要: | ??? 针对训练样本集的分类特征优化选择问题,改进了样本可分度标准:Kullback-Leiber距离,并进行了有效性验证.在此基础上定义了欧氏距离分布熵(Distribution Entropy of Euclidian Distance DEED)这一空间分布信息度量参数,同时给出了它的计算方法.提出了"类间互欧氏距离分布熵"(between-class DEED)与"类内自欧氏距离分布熵"(within-class DEED)的分析方法.进一步将其用于样本可分性分析,验证了两者比值愈大,特征样本集可分度好这一结论. |
刊物名称: | 电子学报 |