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1、在模式識(shí)別領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用中,常常會(huì)出現(xiàn)某一類的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其它類樣本數(shù)量的現(xiàn)象,主要原因有兩種:一種是原始數(shù)據(jù)自身分布呈現(xiàn)不平衡特性,另一種是某些特征提取算法為優(yōu)化性能而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不平衡現(xiàn)象。特定類思想屬于第二種,該思想為了充分考慮每個(gè)類的特殊信息,輪流將每個(gè)類的樣本作為特定類,相應(yīng)剩余所有的類則構(gòu)成了大類做鑒別分析,由此產(chǎn)生了類不平衡問題。由于傳統(tǒng)的Fisher鑒別分析(FDA)是基于兩類的樣本服從正態(tài)分布的假設(shè)的,因此難以在數(shù)據(jù)
2、不平衡時(shí)獲得很好的鑒別效果,為了解決這個(gè)問題,本文提出了三種新的方法從不平衡數(shù)據(jù)集中獲取有效的鑒別特征。
本文首先提出了一種平衡類鑒別分析(CBD)方法。對(duì)于每個(gè)特定類,我們從其對(duì)應(yīng)的大類中選取它的部分近鄰樣本構(gòu)成特定類的近鄰樣本集,接著將這個(gè)近鄰樣本集劃分成與特定類相同樣本數(shù)的多個(gè)子集,來獲取平衡,再將劃分好的平衡類與特定類結(jié)合成為新樣本集,最后用FDA方法得到鑒別向量。為了去除鑒別向量的冗余信息,我們給從相關(guān)性大的新樣本集
3、中獲取的鑒別向量加上了正交約束,即正交平衡類鑒別分析(OCBD),為了去除鑒別特征中的一些冗余信息,我們進(jìn)一步提出了不相關(guān)類不平衡鑒別分析(UCBD)。
接著,本文提出了一種基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的平衡類鑒別分析(ALCBD)方法。在構(gòu)造特定類的平衡類時(shí),我們?cè)O(shè)計(jì)了兩種主動(dòng)學(xué)習(xí)策略,首先采用隨機(jī)劃分的方法將近鄰樣本集劃分成若干個(gè)與特定類大小相同的子集,考察每個(gè)子集與特定類形成的新的樣本集的總體散度,或者考察每個(gè)子集與特定類形成的新的樣本
4、集的可分性,選取出信息量最大的樣本集與特定類結(jié)合后,最后用FDA方法得到鑒別向量。
最后,為了能夠解決非線性可分的數(shù)據(jù)的類不平衡問題,我們提出了核平衡類鑒別(KCBD)。當(dāng)原始數(shù)據(jù)呈現(xiàn)非線性分布時(shí),上面的線性方法很難尋找到有效的分界面,本文通過將其轉(zhuǎn)換到一個(gè)高維空間中,使在輸入空間線性不可分的數(shù)據(jù)在該空間中變得線性可分。在核空間對(duì)特定類求取近鄰樣本集,構(gòu)成若干平衡類,再將這些平衡類分別與特定類結(jié)合成為新樣本集,做鑒別分析得到鑒
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