关于最佳鉴别特征维数问题的讨论.pdf

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1、第26卷第7期计算机学报VoI.26No.72003年7月CHINESEJOURNALOFCOMPUTERSJuIy2003关于最佳鉴别特征维数问题的讨论1）2）2）李昭阳王元全夏德深1）（中国科学院软件研究所人机交互与智能信息处理实验室北京100080）2）（南京理工大学计算机科学系南京210094）摘要该文对最佳鉴别特征的最佳维数问题进行了详细的讨论.文章首先对最佳维数问题进行了界定，然后指出了两种最佳特征维数为c-1维的情况即以某些基于矩的可分性判据（准则函数）为优化目标的最优特征和以某些特殊的分类器错误率为优化目标的最优特

2、征.最后该文运用方差分析法对最佳鉴别特征进行特征选择使之代入最小距离分类器后识别率最大.关键词最佳鉴别特征；最优特征；维数问题；特征选择；方差分析中图法分类号：TP301TheDisputeontheDimensionProblemofOptimalDiscriminantFeatures1）2）2）LIZhao-yangWANGyuan-ouanXIADe-Shen1）（HumanComputerInterfaceandIntelligentInformationProcessLab，InstituteofSoftware，Ch

3、ineseAcademyofScience，Beijing100080）2）（DepartmentofComputerScience，NanjingUniuersityofScienceandTechnocogy，Nanjing210094）AbstractThispapermakesadetaiIdiscussionontheoptimaIdimensionprobIemofoptimaIdiscrimi-nantfeatureset，givestheconditionunderwhichthedimensionofoptima

4、Ifeaturessetsisc-1.ThatistheoptimaIfeaturessetwhichoptimizesthediscriminantcriterionwiththeform（fM1，⋯，Mc，S1，⋯，Sc），whereMiandSiarethefirst-andsecond-ordermoments，andtheoptimaIfeaturessetwhichoptimi-zestheerrorrateofsomespeciaIcIassifiers，suchasBayesianIinearcIassifier，

5、minimum-distancecIassi-fier.BothoftheoptimaIfeaturesaretheposteriorprobabiIitiesortheirfunction.AtIast，varianceanaIy-sisisintroducedagainstestimationerrortoseIecttheoptimaIdiscriminantfeaturesthatminimizetheerrorrateofminimum-distancecIassifier.ThismethodcanaIsobeused

6、inotherfeatureseIectionprobIems.KeywordsoptimaIdiscriminantfeatures；optimaIfeatures；optimaIdimensionprobIem；featureseIec-tion；varianceanaIysis［2］论是错误的.本文首先针对文献［2］的含糊表述，1引言重新界定了最佳维数问题，并指出了文献［2］错误的原因，在接下来的部分，本文将方差分析方法用于文献［1，2］提出了有关最佳鉴别特征的算法及最佳鉴别特征的特征选择，以使最小距离分类器达［1］其维数问

7、题.对算法我们并无异议，但在维数问到最大的识别率.在附录部分，详细讨论了最佳特征题上，我们认为，作者根据“Fukunaga维数定理”作维数为c-1的情况.出“具有统计不相关的最佳鉴别变换，可抽取最有效的c（模式类别数）-1个模式鉴别特征”的结收稿日期：2001-10-24；修改稿收到日期：2002-06-06.李昭阳，男，1973年生，博士，主要研究方向包括模式识别、人机界面.E-maiI：Izy@ieI.iscas.ac.cn.王元全，男，1973年生，博士研究生，主要研究方向包括模式识别、医学图像分析.夏德深，男，1941年生

8、，教授，博士生导师，博士，研究领域包括模式识别、遥感信息系统、医学图像分析、计算机视觉.826计算机学报2003年［3］大.2最佳维数问题的提出不论求解过程怎样，此最佳鉴别变换的目标函数与Fukunaga维数定理的目标函数相去甚远，因此首先，我们必