一种新的特征提取方法

摘要：

针对影像分类识别中,属性特征过多不但会造成维数灾难,而且会影响分类精度的问题,该文采用基于Relief-F算法的主成分分析(PCA)变换特征提取方法解决特征降维问题.首先采用Relief-F算法进行特征选择,剔除无效特征;然后进行PCA变换减少特征之间的相关性,降低特征维数.定量分析与实验结果表明:Relief-F算法进行特征选择,能有效提高分类精度;进行PCA变换后,进一步降低了特征的维度;Relief-F算法与PCA变换相结合能实现较好的实验效果.

关键词：Relief-F算法、PCA变换、特征选择、特征提取、分类精度

所属期刊栏目：31

分类号：P23(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家科技支撑计划2012BAJ15B04;国家自然科学基金41071270

在线出版日期：2016-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：104-108