基于Haar小波变换的快速k-近邻分类算法

被引：4

作者：

乔玉龙 ^{[1
]}

赵春晖 ^{[1
]}

潘正祥 ^{[2
]}

机构：

[1] 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院

[2] 台湾高雄应用科技大学电子工程学院

来源：

吉林大学学报(工学版) | 2011年 / 41卷 / 01期

基金：

中国博士后科学基金; 高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

通信技术; 信号处理; 小波变换; k-近邻分类器; 纹理分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN911.7 [信号处理];

学科分类号：

081002 [信号与信息处理];

摘要：

提出了一种新的快速k-近邻分类算法,通过研究Haar小波系数所包含的重要信息,确定向量经Haar小波变换得到的小波系数与向量方差间的关系,由此得出关于小波系数的不等式,并利用此不等式提高k-近邻分类中的k-近邻搜索效率。在搜索k-近邻的过程中,首先判断每个训练向量是否满足该不等式,由此排除许多不可能成为k-近邻的向量,从而可以快速找到待分类样本的k-近邻,使得在保持k-近邻法分类性能不变的情况下,分类的效率得到很大提高。最后,通过纹理分类验证了算法的有效性。

引用

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页数：4