Relief算法在笔迹识别中的应用

Relief及其扩展算法是基于最大化假设间隔的特征选择算法,能够快速进行高维度的特征选择。该文围绕汉字笔迹识别,探讨了多类别、样本数量偏差情况对算法过程的影响。文中提出了一种有效应对数量偏差的算法过程,并成功运用于约简高维的笔迹特征。实验表明,改进后的算法不仅节约了处理时间,也进一步改进了特征选择的有效性。