一种基于统计学和凸二次规划的模式识别方法

被引：6

作者：

李定坤

陈建华

林智健

机构：

[1] 福州大学计算机科学系

来源：

模式识别与人工智能 | 1996年 / 9卷 / 04期

关键词：

模式识别; 凸二次规划; 统计学; 判别函数法; 机器学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;

摘要：

从改进传统的模式识别判别函数法的目的出发,提出一个基于统计学和凸二次规划的模式识别方法,简称LCL方法.文中对众所周知的关于植物分类的IRIS数据进行计算比较,若IRIS中的150个例子全部参加统计、学习,则正态分布Bayes判别函数法的正确分类率为80%,而采用本文LCL方法,取每类前30个例子作为典型正例,后20个例子作为一般正例,则所确定的判别函数的正确分类率达99.3%,表明了该方法的有效性和优越性.

引用

页码：311 / 316

页数：6

共 7 条

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陈建华 ;

李定坤 .

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