发明专利已授权

一种用于模式分类的特征选择方法

📄 申请号：CN201310304574.3 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2013-07-19

公开号

CN103425994B

公开日

2016-09-21

申请人

淮阴工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62

技术画像

所属领域

特征选择特征选择模式分类机器学习

应用场景

模式识别, 数据挖掘, 人工智能, 图像识别, 语音识别

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种用于模式分类的特征选择方法，通过采用模糊Fisher准则为目标函数求得无监督最佳鉴别矢量的基础上，根据该矢量中每一维的值求得每个特征重要性权值，按照该权值大小进行特征排序，通过给定阈值，选取特征子集，进而实现了特征降维。本发明的方法的实施不仅无需事先提供样本类别信息，而且有效解决了无监督模式下特征选择缺乏分离性度量的问题，在UCI数据集及故障诊断实验中体现了良好的降维性能，具有很高的实用价值。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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¥25000.0 元

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：9 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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