基于函数主成分的函数型数据分类研究

吴菲; 陈迪荣

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不同属性特征可以反映出数据不同的内在信息,越多的差异性特征对机器识别就更有利,但是越多的特征数目引起数据更高复杂度.针对函数型数据最主要的函数性和导数性这两大特征,本文提出对函数型数据函数特征、一阶导数特征和二阶导数特征的组合集成方法,然后引入函数型主成分分析的方法解决数据的复杂性问题,最后通过函数型主成分距离度量方式,采用k近邻(knn)分类以达到分类的效果.实验分析表明了函数型主成分分析方法与混合多特征组合距离的结合,在函数型数据分类中的有效性.

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来源
《武汉纺织大学学报》 |2019年第2期|48-56|共9页
作者
吴菲; 陈迪荣;
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作者单位

武汉纺织大学数学与计算机学院,湖北武汉 430200;

武汉纺织大学数学与计算机学院,湖北武汉 430200;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
函数型数据; 函数型主成分分析; 特征组合; 距离度量; knn;

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