利用K-L变换提高模式识别的精度

本文采用直接方式和K－L变换方式分别对地震反射信息确定的样本进行了分类。其结果表明：K－L变换前，分类能力不强，而K－L变换后，分辨能力有很大提高，可以更准确地提取到所需样本。此外，K－L变换前，运算速度慢、收敛慢（此处的收敛是指本文以迭代自组织方法聚类时达到需要的类别数）；而K－L变换后，运算速度快、收敛也快，且样本数、变量数越多，其优越性越明显。