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UCAS-AI模式识别第10讲：特征提取与选择（2021-10-01）

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简介：
本课程为UCAS-AI系列第十讲，主要内容包括特征提取和选择的技术与方法。通过深入浅出地讲解，帮助学员掌握如何有效地从数据中提取有价值的信息，并进行合理的选择以优化模式识别系统的性能。2021年10月1日上线。 7.1 引言 第13页 7.2 特征提取 7.2.1 语音特征提取 7.2.2 文本特征提取 7.2.3 视觉特征提取 - 局部二值模式（LBP） - Gabor特征提取

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  • UCAS-AI模式识别第10讲：特征提取与选择（2021-10-01）
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    本课程为UCAS-AI系列第十讲，主要内容包括特征提取和选择的技术与方法。通过深入浅出地讲解，帮助学员掌握如何有效地从数据中提取有价值的信息，并进行合理的选择以优化模式识别系统的性能。2021年10月1日上线。 7.1 引言 第13页 7.2 特征提取 7.2.1 语音特征提取 7.2.2 文本特征提取 7.2.3 视觉特征提取 - 局部二值模式（LBP） - Gabor特征提取
     
  • 特征选择与提取在模式识别中的应用
    优质
    本研究聚焦于探讨和分析特征选择与提取技术在模式识别领域的应用，旨在提高数据处理效率及模型准确性。通过优化算法选取最具代表性的特征，从而有效提升复杂场景下的识别性能。 模式识别中的特征选择与提取是关键步骤之一。学习模式识别的相关资料可以帮助深入理解这一领域的内容。
     
  • 特征选择与提取在模式识别实验中的应用.docx
    优质
    本文档探讨了特征选择和特征提取技术在模式识别领域的实践运用，通过具体实验分析这些方法如何提高模型性能，并展示了其在不同应用场景中的有效性。 1. 编写Matlab命令序列以求解文献[1]第138页例5.2。 2. 修改实验代码以求解文献第148页的5.1题。
     
  • 【老生谈算法】MATLAB中特征选择与特征提取的模式识别实现.docx
    优质
    本文档《老生谈算法》探讨了在MATLAB环境中进行特征选择和特征提取的技术，并展示了如何运用这些技术来实现模式识别，为初学者和进阶者提供了实用指南。 【老生谈算法】特征选择与特征提取的Matlab实现（模式识别）.docx
     
  • 特征选择和特征提取
    优质
    特征选择与特征提取是数据处理中的关键技术，旨在简化模型、提升性能。前者剔除不必要特征，后者则从原始数据中生成新特征，二者均对机器学习至关重要。 我们通常的做法是从图像库中的图片提取相应的特征。为了提高查询的准确率，我们会提取一些较为复杂的特征。
     
  • UCAS-AI模式识别2020_14-聚类021
    优质
    本课程为UCAS-AI系列教学的一部分，专注于介绍和实践模式识别中的聚类技术。通过理论讲解与实例分析相结合的方式，深入探讨了不同类型的聚类算法及其应用。 第9章第2讲 赵元兴 第2页 9.9 分级聚类（Hierarchical Clustering）• 生物学上的应用
     
  • 特征选择在模式识别中的应用
    优质
    《特征选择在模式识别中的应用》一文探讨了如何通过优化特征选择过程来提高模式识别系统的性能和效率。文章分析了多种特征选择方法，并讨论其在图像处理、语音识别等领域的实际应用案例，为相关研究提供了理论支持和技术指导。 本书全面深入地探讨了模式识别领域中的特征选择理论与方法。内容涵盖了系统性和综合性的特征选择理论及方法，并努力反映国内外该领域的最新研究趋势。书中重点介绍了有监督和无监督的各类特征选择理论及其应用，包括但不限于特征选择的基本原理、各种分类的方法以及它们的特点和性能评价标准。 此外，本书详细讨论了多种特征评估技术，深入分析滤波式与封装式的特征选择方法的工作机制及具体实施步骤，并探讨了集成化特征选择策略、样本选取与多分类器融合的技术。书中还特别关注无监督模式识别中的图谱理论应用以及优化深度学习网络的先进特性筛选技巧等前沿研究进展。
     
  • 基于欧氏距离度量的特征选择与提取在模式识别中的应用
    优质
    本研究探讨了利用欧氏距离作为度量标准，在模式识别领域中进行特征选择和提取的方法及其效果，旨在提高分类精度和算法效率。 8.3.1 按欧氏距离度量的特征提取方法 基于距离可分性判据的特征优化过程是通过一个线性变换实现的。在这个过程中，特征提取意味着找到一个线性变换W，对原始特征向量Y=[y1,…, yD]T进行映射变换W：Y→X，得到维数减少后的向量X = [x1,…, xd]T。这里，矩阵W是一个D×d的矩阵。