技术编号：16037050
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。本发明涉及一种模式识别方法。背景技术近些年，模式分类方法得到了快速发展。传统分类方法包括Fisher、贝叶斯、k近邻、决策树、支持向量机、神经网络和深度学习等。传统分类方法主要包括数据预处理、特征提取、特征选择/降维及分类器设计几个环节，其中特征选取比较关键。为提高分类准确率，常常需要选取多维特征。不同特征具有不同的单特征分类准确率，其中决策树是唯一一个考虑了不同特征具有不同分类准确率的算法。在多维特征中，可能包含对提高分类准确率无帮助的冗余特征，而且这些冗余特征还会降低分类器的执行效率，因此有...
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