特征提取
在模式识别和图像处理中一个主要的问题就是降维,在实际模式识别问题中,选择的特征经常彼此相关,在识别这些特征时,数量很多,大部分都是无用的。如果我们能减少特征的数量,即减少特征空间的维数,那么我们将以更少的存储和计算复杂度获得更高的准确性。
KL变换是一种常用的特征提取方法,在消除模式特征之间的相关性、突出差异性方面有最优的效果。
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