基于信息增益的最优组合因子Fisher判别法

摘要：

线性判别分类器是一种有效的模式分析技术，其中以Fisher判别法准则应用最广，目前已有多种改进线性提取方法。引进信息增益，建立基于信息增益的最优组合因子判别分类器，实现最优组合因子判别分类器的优化。实验结果表明优化后的分类器有效剔除了冗余因子，具有良好的分类准确率。

关键词：信息增益、最优组合因子、回代率

所属期刊栏目：52

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：江西省教育厅科学技术项目No.GJJ14244。

在线出版日期：2016-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：94-96,145