模式识别第六章 特征提取

特征提取的基本原理特征提取是指从原始数据中提取出具有代表性和区分度的特征，以便用于数据分析、模式识别、机器学习等领域。

在计算机视觉、语音识别、生物信息学等领域中，特征提取是非常重要的一环，它可以大大提高数据的处理效率和准确性。

特征提取的基本原理包括特征选择、特征提取和特征降维。

特征选择是指从原始数据中选择出与目标任务相关的特征。

在大部分情况下，原始数据的维度是非常高的，而且有些特征可能是无关的、重复的或者噪声的。

因此，特征选择的目的就是要筛选出最具代表性的特征，减少数据的维度和复杂度。

特征选择的方法有过滤式、包裹式和嵌入式等，这些方法可以根据具体的任务和数据集选择合适的特征。

特征提取是指从原始数据中抽取出一些新的特征，这些特征可以更好地表示数据的性质和结构。

常见的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、小波变换、局部二值模式（LBP）等。

这些方法可以将原始数据转换成更加紧凑和有意义的特征表示，提高数据的可分性和可解释性。

特征降维是指从高维度的特征空间中找到一个低维度的子空间，以便用更少的特征来表示数据。

特征降维的目的是要减少数据的冗余信息和噪声，提高数据的处理效率和准确性。

常见的特征降维方法包括线性判别分析（LDA）、t分布邻域嵌入（t-SNE）、自编码器等。

这些方法可以有效地压缩数据的维度，同时保持数据的局部结构和全局结构。

特征提取的基本原理可以总结为：从原始数据中选择出具有代表性和区分度的特征，通过一系列的转换和处理，将原始数据转换成更加紧凑和有意义的特征表示。

特征提取是数据分析和模式识别的一个重要环节，它可以大大提高数据的处理效率和准确性。

在实际应用中，特征提取的方法和技术需要根据具体的任务和数据集进行选择和调整，以便得到最佳的特征表示。

特征选择、特征提取MATLAB算法实现（模式识别）6特征选择6.1问题对“threethreelarge.m”数据，采⽤任意⼀种特征选择算法，选择2个特征6.2思路采⽤简单特征选择法（simple feature selection approach）,⾸先计算每⼀个特征的分类能⼒值，再选择出其中最⼤分类能⼒的l个特征。

6.3结果eigs=8.92340.00000.0767SelectedFeature=13也就是说，选取x和z坐标作为特征。

6.4代码%特征选择代码，见FSthrthrlrg.m⽂件m1=[0,0,0];m2=[0,0,0];m3=[0,0,0];m=[0,0,0];for i=1:200m1(1)=m1(1)+(x1(i,1)-m1(1))/i;m1(2)=m1(2)+(x1(i,2)-m1(2))/i;m1(3)=m1(3)+(x1(i,3)-m1(3))/i;end;for i=1:190m2(1)=m2(1)+(x2(i,1)-m2(1))/i;m2(2)=m2(2)+(x2(i,2)-m2(2))/i;m2(3)=m2(3)+(x2(i,3)-m2(3))/i;end;for i=1:210m3(1)=m3(1)+(x3(i,1)-m3(1))/i;m3(2)=m3(2)+(x3(i,2)-m3(2))/i;m3(3)=m3(3)+(x3(i,3)-m3(3))/i;end;m(1)=(m1(1)+m2(1)+m3(1))/3;m(2)=(m1(2)+m2(2)+m3(2))/3;m(3)=(m1(3)+m2(3)+m3(3))/3;sw1=zeros(3,3);sw2=zeros(3,3);sw3=zeros(3,3);sw=zeros(3,3);sb=zeros(3,3);for i=1:200sw1=sw1+([x1(i,1),x1(i,2),x1(i,3)]-m1)'*([x1(i,1),x1(i,2),x1(i,3)]-m1);end;for i=1:190sw2=sw2+([x2(i,1),x2(i,2),x2(i,3)]-m2)'*([x2(i,1),x2(i,2),x2(i,3)]-m2);end;for i=1:210sw3=sw3+([x3(i,1),x3(i,2),x3(i,3)]-m3)'*([x3(i,1),x3(i,2),x3(i,3)]-m3);end;N1=200;N2=190;N3=210;N=N1+N2+N3;p1=N1/N;p2=N2/N;p3=N3/N;sw1=sw1/N1;sw2=sw2/N2;sw3=sw3/N3;sw=p1*sw1+p2*sw2+p3*sw3;sb=p1*(m1-m)'*(m1-m)+p2*(m2-m)'*(m2-m)+p3*(m3-m)'*(m3-m);s=inv(sw)*sb;j1=trace(s)eigs=eig(s)';eigsIndex=[1,2,3];%冒泡法排序，注意的是特征值顺序变化的同时要与相对应的下标同步for i=1:3for j=i:3if(eigs(i)eigstemp=eigs(i);eigs(i)=eigs(j);eigs(j)=eigstemp;eigsIndextemp=eigsIndex(i);eigsIndex(i)=eigsIndex(j);eigsIndex(j)=eigsIndextemp;end;end;end;%降序排列后的特征值，直接选取前L个特征SelectedFeature=[eigsIndex(1),eigsIndex(2)]%FSthrthrlrg.m程序结束6.5讨论从实验结果中我们可以看到y特征的分类能⼒最⼩，这⼀点可以从实验数据中得到验证——三类数据在y⽅向的分布⼏乎是相同的（见下图）。

特征提取的方法有哪些特征提取是指从原始数据中提取出对问题解决有用的特征，是数据预处理的重要环节。

在机器学习、模式识别、图像处理等领域，特征提取是非常重要的一步，它直接影响到后续模型的性能和效果。

因此，特征提取的方法也是非常多样化和丰富的。

下面我们将介绍一些常用的特征提取方法。

1. 直方图特征提取。

直方图特征提取是一种常见的方法，它将数据按照一定的区间进行划分，并统计每个区间中数据的频数。

对于图像处理来说，可以将图像的像素值按照灰度级别划分成若干区间，然后统计每个区间中像素的个数，从而得到一个灰度直方图。

通过直方图特征提取，可以很好地描述图像的灰度分布特征。

2. 边缘检测特征提取。

边缘检测是图像处理中常用的一种特征提取方法，它通过检测图像中像素值的变化来找到图像中的边缘。

常用的边缘检测算子有Sobel、Prewitt、Canny等，它们可以有效地提取出图像中的边缘信息，为后续的图像分割和物体识别提供重要的特征。

3. 尺度不变特征变换(SIFT)。

SIFT是一种基于局部特征的图像特征提取方法，它具有尺度不变性和旋转不变性的特点。

SIFT算法通过寻找图像中的关键点，并提取这些关键点周围的局部特征描述子，来描述图像的特征。

SIFT特征提取方法在图像匹配、目标识别等领域有着广泛的应用。

4. 主成分分析(PCA)。

主成分分析是一种常用的特征提取和降维方法，它通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，使得映射后的数据具有最大的方差。

通过PCA方法可以将高维数据降维到低维空间，同时保留了大部分原始数据的信息，对于高维数据的特征提取和数据可视化具有重要意义。

5. 小波变换特征提取。

小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解成不同尺度和频率的小波系数。

小波变换特征提取方法可以有效地捕捉信号的时频特征，对于信号处理和图像处理中的特征提取具有重要的应用价值。

总结。

特征提取是数据预处理的重要环节，不同的领域和问题需要采用不同的特征提取方法。

特征提取的方法有哪些特征提取是指从原始数据中提取出能够描述数据特点的信息，通常用于数据分析、模式识别、机器学习等领域。

在实际应用中，特征提取的质量往往直接影响到后续数据处理和分析的结果。

因此，选择合适的特征提取方法对于数据处理具有重要意义。

下面将介绍几种常见的特征提取方法。

1. 直方图特征提取法。

直方图特征提取法是一种常见的特征提取方法，它通过统计数据的分布情况来描述数据的特征。

具体来说，可以将原始数据分成若干个区间，然后统计每个区间内数据的频数或频率，最终得到一个数据分布的直方图。

通过直方图，可以直观地了解数据的分布情况，从而提取出数据的特征信息。

2. 主成分分析（PCA）。

主成分分析是一种常用的降维技术，它可以通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，使得映射后的数据具有最大的方差。

在实际应用中，主成分分析常常被用来进行特征提取，通过保留最大方差的主成分，来描述数据的特征。

3. 小波变换特征提取法。

小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解成不同尺度的小波系数，从而揭示出信号的时域和频域特征。

在特征提取中，可以利用小波变换提取信号的时频特征，从而描述数据的特点。

4. 自编码器特征提取法。

自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，它可以学习数据的高阶特征表示。

在特征提取中，可以利用自编码器来学习数据的特征表示，从而实现特征提取的目的。

5. 卷积神经网络（CNN）。

卷积神经网络是一种深度学习模型，它可以通过卷积操作来提取数据的空间特征。

在图像、语音等领域，卷积神经网络常常被用来进行特征提取，通过卷积和池化操作来提取数据的特征信息。

总结：特征提取是数据处理和分析中的重要环节，选择合适的特征提取方法对于后续的数据处理具有重要意义。

本文介绍了几种常见的特征提取方法，包括直方图特征提取法、主成分分析、小波变换特征提取法、自编码器特征提取法和卷积神经网络。

这些方法各有特点，可以根据实际需求选择合适的方法来进行特征提取。

特征提取SIFT算法提取步骤SIFT算法提取特征点的主要步骤：（1）检测尺度空间极值点检测尺度空间极值的目的是确定特征点位置和所在尺度组。

即先使用高斯过滤器对原始图像进行若干次连续滤波建立第一个尺度组，再把图形减小到原来的一半,进行同样的高斯滤波形成第二个尺度组。

之后，重复操作直到图像小于某一个给定阀值为止。

接下来对每个尺度组中的高斯图像进行差分，形成高斯差分尺度组（DoG尺度图像).图3-1 尺度空间的构造在上面建立的DoG尺度空间金字塔中，为了检测到DoG空间的最大值和最小值,DoG尺度空间中中间层（最底层和最顶层除外）的每个像素点需要跟同一层的相邻8个像素点以及它上一层和下一层的9个相邻像素点总共26个相邻像素点进行比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到局部极值，如图3—2所示图3-2 DoG空间局部极值检测在图3—2中，标记为叉号的像素若比相邻26个像素的DoG值都大或都小，则该点将作为一个局部极值点。

被检测工件的高斯滤波图像如图3-3所示。

图3—3 原始图像和部分高斯滤波图像（2）精确定位极值点由于DoG值对噪声和边缘较敏感，因此，在上面DoG尺度空间中检测到局部极值点还要经过进一步的检验才能精确定位为特征点.一般通过二阶Taylor展开式计算极值点的偏移量，获得亚像素定位精度，同时通过阈值设置剔除差异小的点.最终保留下来的点称为特征点，特征点的检测是在尺度空间中进行的，特征点保持为尺度不变量.各层图像特征点如图3—4所示。

图3—4 各层图像的特征点（3）为每个关键点指定方向参数σ—尺度空间坐标O —组(octave ）数S —组内层数在上述尺度空间中,O 和S ，σ的关系如下:()[][]2,...,0,1,...,02,0+∈-∈=+S s O o s o S so σσ （3—10）其中0σ是基准层尺度，o 为组octave 的索引，s 为组内层的索引。

关键点的尺度坐标σ就是按关键点所在的组和组内的层，利用公式(3-10）计算而来.在最开始建立高斯金字塔时，要预先模糊输入图像来作为第0个组的第0层的图像，这时相当于丢弃了最高的空域的采样率.因此通常的做法是先将图像的尺度扩大一倍来生成第—1组。

特征提取与模式识别技术研究在信息爆炸的时代，大量的数据产生和存储给人们带来新的挑战。

如何从海量的数据中提取有用的信息，成为了一个非常重要且具有挑战性的问题。

特征提取与模式识别技术的发展为解决这一问题提供了有力的工具和方法。

本文将深入探讨特征提取与模式识别技术的研究进展和应用前景。

一、特征提取技术的基础概念特征提取是从原始数据中提取和选择具有代表性和区分性的特征，用于模式识别和分类任务。

在计算机视觉、信号处理、文本分析等领域，特征提取是数据分析和模式识别的关键步骤之一。

常用的特征包括形状、纹理、颜色、频谱等。

特征提取的目标是通过转换和选择特征，将数据映射到更高效的表示空间中，以提高后续的模式识别性能。

二、常见的特征提取方法1. 基于统计的特征提取方法基于统计的特征提取方法通过统计学的概念从数据中提取特征。

常见的方法包括均值、方差、协方差、熵等。

例如，在图像领域中，可以通过计算像素的均值和方差来描述图像的亮度和对比度。

2. 基于频域的特征提取方法基于频域的特征提取方法将信号从时域转换到频域，通过提取频谱信息来描述数据。

离散傅里叶变换（DFT）和小波变换是常用的频域特征提取方法。

在语音识别中，可以通过提取音频信号的频谱信息来区分不同的语音。

3. 基于几何和结构的特征提取方法基于几何和结构的特征提取方法通过描述对象的形状和结构来提取特征。

例如，在人脸识别中，可以通过提取人脸的轮廓和关键点来描述人脸的特征。

在物体识别中，可以通过提取物体的边界和尺寸来描述物体的特征。

4. 基于机器学习的特征提取方法基于机器学习的特征提取方法通过训练模型自动学习和提取有用的特征。

常见的方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和深度学习。

这些方法可以自动地从数据中学习到最优的特征表示，提高模式识别的准确率和鲁棒性。

三、模式识别技术的应用领域特征提取与模式识别技术在许多领域都得到了广泛的应用。

1. 图像处理和计算机视觉在图像处理和计算机视觉领域，特征提取与模式识别技术可以用于图像识别、目标检测、人脸识别等任务。

第六章特征选择与提取6.1 引言6.2 类别可分性判据6.3 特征选择6.4 特征提取6.5 图象的特征提取6.1 引言基本任务:如何从多特征中找出那些最有效的特征或:获取一组”少而精”的分类特征压缩⇒⇒研究如何高维特征空间低维特征空间特征分为三类:(1)物理的; (2)结构的; (3)数学的本章研究、讨论：学习样本选择并提取数学特征⎧⎨⎩⎧⎪⎪⎪⎨⎪⎧⎪⎨⎪⎩⎩物理人们直观识别对象特征感觉器官接受结构统计平均值相关系数机器自动识别对象：数学特征本征值协方差阵本征向量基本概念1.特征形成：根据被识别的对象产生一组原始特征⎧⎨⎩传感器的直接测量值模式空间计算值（波形、数字图象）例如：细胞识别⎧⎫⎪⎪⎪⎪⎯⎯⎯→⎨⎬⎪⎪⎪⎪⎩⎭计算通过图象输入得到细胞的数字图象细胞面积总光密度原始特征胞核面积核浆比⎧⎨⇒⎩专家经验和知识方法数学方法筛选比较Y XT E E T ⇒：：特征提取值（变换）器3.特征提取：通过映射或变换的方法，把模式空间的高维特征向量变成特征空间的低维特征。

2.特征选择：从一组特征中挑选出一些最有效的特征(过程)。

⎧⎪⎨⎪⎩特征评估标准解决特征选择与提取特征空间的维数优化过程⇒传感器特征形成特征选择与提取分类器⇒⇒⎯⎯⎯→决策→→→传感器特征形成特征选择与提取分类器⎯→⎯⎯→⎯⎯→⎯321Y Y Y ⎯→⎯⎯→⎯21X X ⎯⎯⎯→决策含有特征选择和提取的模式分类问题框图特征选择/提取降维过程信号6.2 类别可分性判据d D C ⇒特征选择/提取的任务：从D 个特征中选择出d个特征组合哪种组合最好准则衡量⇒找出：分类器错误率最小的那组特征(/)e i P p x ω⎧⎧⎪⎨⎨⎩⎪⎩计算理论上正确最有效的特征未知实际有困难希望找出一些使用的标准以衡量各类之间的可分性希望可分性准则满足下列几条要求：(1)与错误概率(或错误率上下界)有单调关系,这使取极值时其分类错误率也较小。

(2)度量特性：0, , 0, , ij ij ij jiij ij J i j J i j J J J i j J >≠===⎧⎨⎩当时不同类当时同类其中是第类和第类的可分性准则函数，类内分离度小越大，两类的分离程度就越大类间分离度大(3)单调性：加入新的特征时，准则函数不减小。

探索模式识别技术像分割和特征提取探索模式识别技术：像分割和特征提取随着人工智能的快速发展，模式识别技术在各个领域的应用变得越来越广泛。

其中，分割和特征提取是模式识别技术的重要组成部分。

本文将探索这两种技术的原理和应用，并展望其在未来的发展前景。

一、分割技术分割技术是模式识别中常用的一种技术，目的是将数字图像或视频中的目标从背景中分离出来。

分割技术在图像处理、计算机视觉和医学图像分析等领域都有广泛的应用。

1. 原理分割技术主要有以下几种方法：阈值分割、边缘检测、区域生长和图割等。

其中，阈值分割是最简单的一种方法，根据像素灰度值与预设阈值之间的关系，将图像分为目标和背景。

边缘检测则是通过检测图像中目标物体的边界信息来实现分割。

区域生长是根据像素之间的相似性来进行分割，从某个像素点开始，逐渐生长成一个区域。

图割是一种基于图论的分割方法，通过在图像中构建图，在图上进行最小割来实现分割。

2. 应用分割技术在图像处理中有广泛的应用。

例如，在目标检测中，通过分割出目标物体，可以进一步进行检测和识别。

在医学图像分析中，分割技术可以用于肿瘤检测和器官分割等应用。

此外，分割技术还可以用于视频监控、虚拟现实等领域。

二、特征提取技术特征提取是模式识别中的核心步骤，目的是从原始数据中提取出有助于分类和识别的特征。

特征提取技术可以应用于图像、语音、文本等各种形式的数据。

1. 原理特征提取技术有很多种，常见的方法包括：颜色直方图、纹理特征、形状特征和频域特征等。

颜色直方图是通过统计图像中各个颜色的像素个数来计算特征。

纹理特征则是通过分析图像的纹理信息来提取特征。

形状特征可以描述物体的形状和轮廓，对于目标检测和识别非常重要。

频域特征则是通过对信号进行傅里叶变换来提取频域特征。

2. 应用特征提取技术在模式识别中有着广泛的应用。

在图像识别中，通过提取图像的颜色、纹理和形状等特征，可以实现图像分类和目标检测。

在语音识别中，通过提取音频的频谱特征和短时能量等特征，可以实现语音识别和语音合成。

滤波器的特征提取和模式识别应用滤波器是数字信号处理中常用的工具，它可以对信号进行加工和处理，提取其中的特征信息。

在模式识别领域，滤波器的应用十分广泛，可以帮助我们对信号进行分类、识别和判断。

本文将介绍滤波器的特征提取原理和模式识别应用。

一、滤波器的特征提取原理滤波器主要用于信号处理，其原理是通过对信号进行频域或时域的变换，去除干扰信号或突出感兴趣的信号特征。

滤波器分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等不同类型，根据需要选择合适的滤波器可以提取出不同的特征。

特征提取是指从原始信号中提取出具有代表性的信息，常用的特征包括频域特征、时域特征和小波变换特征等。

滤波器可以通过选择合适的滤波器类型和参数，将原始信号中的噪声、干扰信号滤除，突出信号中的重要特征。

二、滤波器在模式识别中的应用1. 图像处理中的滤波器应用在图像处理中，滤波器常被用于图像去噪和增强。

通过选择适当的滤波器类型和参数，可以去除图像中的噪声，提高图像的质量。

例如，使用中值滤波器可以去除椒盐噪声，使用高斯滤波器可以去除高频噪声。

此外，在图像边缘检测中，滤波器也起到了重要的作用。

通过选择合适的边缘检测滤波器，可以对图像进行边缘检测和轮廓提取，进而实现图像的模式识别和目标检测。

2. 语音处理中的滤波器应用在语音处理中，滤波器可以用于语音信号的增强和降噪。

通过选择合适的滤波器类型和参数，可以滤除语音信号中的噪声和干扰，提高语音信号的质量。

例如，使用频域滤波器可以去除语音信号中的噪声和谐波干扰。

此外，在语音识别中，滤波器也扮演了重要的角色。

通过选择合适的滤波器类型和参数，可以提取语音信号中的频率、能量等特征，进而实现语音的识别和理解。

3. 生物信号处理中的滤波器应用在生物信号处理中，滤波器可以用于心电信号、脑电信号等生物信号的分析和处理。

通过选择合适的滤波器类型和参数，可以滤除生物信号中的噪声和伪迹，提取出生物信号中的重要特征。

例如，在心电图分析中，滤波器可以用于滤除信号中的基线漂移、肌电干扰和电力线干扰，突出心电信号中的P波、QRS波和T波等重要特征，进而实现心电信号的分析和心脏病的诊断。

特征选择与提取特征的选取是模式识别的基础、关键。

特征选择的好坏将直接影响到分类器设计的好坏。

故从原特征的形成，到特征提取和特征选择，每一步骤都显得尤为重要。

同时特征的选取它也是模式识别的难点，如何获取如何获得在追求最优解的同时代价（计算量或时间）却最小的方法。

一、原特征选择的依据在运用模式识别进行分类器设计之前，毫无疑问，首先要进行广泛采集能够反映研究对象的状态、本质及性质等特征。

比如，就如大家平时的讲话当中，充斥着许多描述性情节，就需从怎样描述其对象才能让大家认知，找出一大堆的描述词来对能反映的特征进行修饰。

就像两个同学在分开多年以后再次遇到，其中的一个人想向另一个人打听一个不在场的同学现况，但是可能由于心奋突然一时之间想不起他的名字，这是他就会向对方提供一堆信息，比如曾用过的绰号、相貌、体型、走路的体态及说话的方式等等。

这些就是泛泛的原特征，可能描述者稍加思索就可以从中找出几个甚至一个关键特征能够让对方明白他讲的是谁。

比如当听者收到“当时班里男生里面个子最高的（班里最高的比其他人高都的很明显，）”或“班里最漂亮的女生（班里其他女生都惨不忍睹）”这样的话时，他就知道说的是谁了。

而其它的许多特征也在描述中起到了一定的作用，一定数量的特征也可能是对方判定。

故原特征选定的好坏对于整个分类器的设计过程起到了第一个瓶颈。

原特征的选定应分两种情况：一种是特征之间主次很明显。

向上面例子中讲的那样设计（描述）对象的特征对于设计者来说，已经比较清楚，哪个特征是最主要特征，最能反映事物的，哪个次之，哪个再次之，排序很明显，没有犯难的。

这时原特征选定就比较简单，只需根据“专家知识”就能定特征。

一种是特征之间的主次不明显，哪个重要哪个不重要让人犹豫不决，这时的原特征不能依赖于“专家知识”来定特征，而应该对犹豫不决的特征都收集起来，交给下个环节运用数学方法进行海选。

同样，上例当中的听者收到“当时班里男生里面个子最高的（但是那时班里个子高的有好几个，而且都差不多）”或“班里最漂亮的女生（班里其他女生都个个漂亮）”的话时却因满足条件的太多了，难以产生联想。

特征提取矩阵计算
特征提取是指从原始数据中提取出具有代表性、有助于区分不同类别的特征信息的过程。

在机器学习和模式识别领域，特征提取是非常重要的一环，它可以帮助我们减少数据的维度、去除噪声、提高分类准确度等。

特征提取的方法有很多种，比如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、小波变换等，这些方法可以通过对数据进行矩阵计算来实现。

矩阵计算是特征提取中的重要步骤之一。

在特征提取过程中，我们通常会将原始数据表示成矩阵的形式，然后利用矩阵运算来提取特征。

比如，在PCA中，我们需要对数据矩阵进行奇异值分解；在LDA中，我们需要计算类内散布矩阵和类间散布矩阵；在小波变换中，我们需要进行矩阵的卷积运算等。

这些矩阵计算的过程可以帮助我们找到数据中的主要特征，从而实现特征的提取和降维。

此外，矩阵计算在深度学习中也扮演着重要的角色。

深度神经网络中的参数更新、梯度下降等操作都离不开矩阵计算。

通过矩阵计算，我们可以高效地实现神经网络的前向传播和反向传播，从而训练出更加准确的模型。

总的来说，特征提取和矩阵计算是密不可分的。

特征提取需要通过矩阵计算来实现，而矩阵计算也在很多机器学习和深度学习的领域中发挥着重要作用。

希望以上回答能够满足你的要求。

模式识别特征选择与提取中国矿业大学计算机科学与技术学院电子信息科学系班级：信科11—1班，学号：08113545,姓名：褚钰博联系方法(QQ或手机)：390345438，e—mail:390345438@qq。

com日期：2014 年 06月 10日摘要实际问题中常常需要维数约简，如人脸识别、图像检索等.而特征选择和特征提取是两种最常用的维数约简方法。

特征选择是从某些事物中提取出本质性的功能、应用、优势等,而特征提取是对特征空间进行变换,将原始特征空间映射到低维空间中。

本文是对主成分分析和线性判别分析。

关键词：特征选择，特征提取，主成分分析，线性判别分析1.引言模式识别的主要任务是利用从样本中提取的特征,并将样本划分为相应的模式类别,获得好的分类性能.而分类方法与分类器设计，都是在d（变量统一用斜体）维特征空间已经确定的前提下进行的。

因此讨论的分类器设计问题是一个选择什么准则、使用什么方法,将已确定的d维特征空间划分成决策域的问题。

对分类器设计方法的研究固然重要，但如何确定合适的特征空间是设计模式识别系统另一个十分重要，甚至更为关键的问题。

如果所选用的特征空间能使同类物体分布具有紧致性，即各类样本能分布在该特征空间中彼此分割开的区域内，这就为分类器设计成功提供良好的基础。

反之,如果不同类别的样本在该特征空间中混杂在一起，再好的设计方法也无法提高分类器的准确性。

本文要讨论的问题就是特征空间如何设计的问题。

基于主成分分析的特征选择算法的思想是建立在这样的基础上的:主成分分析方法将原始特征通过线性变换映射到新的低维空间时，获得的主成分是去了新的物理意义,难以理解，并且主成分是所有原始特征的线性组合。

所以将主成分分析与特征选择相结合,设计多种相似性度量准则，通过找到与主成分相关的关键特征或者删除冗余、不相关以及没有意义的特征，将主成分又重新映射到原始空间，来理解成主成分的实际意义。

基于线性判别分析的高维特征选择将单个特征的Fisher 准则与其他特征选择算法相结合，分层消除不相关特征与冗余特征。