基于欧氏距离分布熵的特征优化研究

鲍明; 管鲁阳; 李晓东; 田静

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基于欧氏距离分布熵的特征优化研究

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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.

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来源
《电子学报》 |2007年第3期|469-473|共5页
作者
鲍明; 管鲁阳; 李晓东; 田静;
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作者单位

中国科学院声学研究所,北京,100080;

中国科学院声学研究所,北京,100080;

中国科学院声学研究所,北京,100080;

中国科学院声学研究所,北京,100080;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.42;
关键词
改进KL距离; 欧氏距离; 分布熵; 特征优化;

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