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最大判别特征选择算法在文本分类的优化研究 被引量：7
1
作者 刘云 黄荣乘 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期65-70,共6页
采用朴素贝叶斯分类器进行文本分类时,特征选择方法的好坏直接影响到分类器的性能.本文提出一种最大判别(MD)特征选择算法,由训练得到N个类的概率分布后,通过对样本进行测试并得到其特征向量d中每个特征词区分类别的能力,并构造出了一... 采用朴素贝叶斯分类器进行文本分类时,特征选择方法的好坏直接影响到分类器的性能.本文提出一种最大判别(MD)特征选择算法,由训练得到N个类的概率分布后,通过对样本进行测试并得到其特征向量d中每个特征词区分类别的能力,并构造出了一个新的特征向量ε用于分类,使得从中选取的部分特征词具有最大的类别区分能力.仿真结果表明,与cMFD,CSFS和CMFS三种特征选择算法相比,MD特征选择算法能在选取较少特征词情况下,获得更高的分类精度. 展开更多
关键词 相对熵 杰弗里斯散度 多项式朴素贝叶斯分类器 特征选择
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基于Radon变换和Jeffrey散度的SAR图像变化检测方法 被引量：4
2
作者 郑瑾 尤红建 《雷达学报（中英文）》 2012年第2期182-189,共8页
针对多时相合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的变化检测,该文采用Radon变换将局部图像投射成投影,用Edgeworth展开来逼近投影的统计分布,比较投影之间的概率分布变化,并引入Jeffrey散度作为两种分布差异的衡量因子,从而... 针对多时相合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的变化检测,该文采用Radon变换将局部图像投射成投影,用Edgeworth展开来逼近投影的统计分布,比较投影之间的概率分布变化,并引入Jeffrey散度作为两种分布差异的衡量因子,从而计算两个时相SAR图像之间的变化差异图像。投影片断保留了一定量的图像结构信息,弥补了局部概率密度不变时的检测漏洞,而Jeffrey散度具有较好的数值稳定性和对噪声的鲁棒性。最后通过实际的星载SAR图像实验,验证了该文算法的有效性。 展开更多
关键词 SAR(Synthetic APERTURE Radar)图像 变化检测 EDGEWORTH展开 RADON变换 jeffrey散度
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基于Jeffrey散度相似性度量的加权FCM聚类算法 被引量：2
3
作者 吴辰文 马宁 蒋雨璠 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2021年第8期96-105,共10页
针对模糊C均值(FCM)聚类算法在数据集下聚类效果差的情况,以及基于欧氏距离的相似性度量只考虑数据点之间的局部一致性问题,提出了基于Jeffery散度相似性度量加权FCM聚类算法(JW-FCM)。引入源于Jeffery散度的相似性度量,首先,对于FCM算... 针对模糊C均值(FCM)聚类算法在数据集下聚类效果差的情况,以及基于欧氏距离的相似性度量只考虑数据点之间的局部一致性问题,提出了基于Jeffery散度相似性度量加权FCM聚类算法(JW-FCM)。引入源于Jeffery散度的相似性度量,首先,对于FCM算法进行特征加权,对数据的不同特征值赋予适当的权重,再将Jeffery散度与加权FCM算法进行结合得到JW-FCM算法。将JW-FCM算法与几种相关算法在人工数据集和UCI数据集上进行对比实验,通过实验分析与比较,证明了JW-FCM算法具有更好的收敛性、鲁棒性、准确性。实验结果表明,改进算法表现出较好的聚类效果。 展开更多
关键词 图像处理 聚类算法 加权模糊C均值算法 jeffrey散度
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基于损失函数融合的组排序学习方法 被引量：2
4
作者 林原 刘海峰 +1 位作者 林鸿飞 许侃 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第1期62-70,共9页
排序学习已经在信息检索和机器学习领域中获得了广泛的关注,一系列的排序学习理论主要是基于3种排序样本构造方法提出的,分别是:单文档方法(pointwise)、文档对方法(pairwise)、文档列表法(listwise)。特别地,文档列表法中的组排序的方... 排序学习已经在信息检索和机器学习领域中获得了广泛的关注,一系列的排序学习理论主要是基于3种排序样本构造方法提出的,分别是:单文档方法(pointwise)、文档对方法(pairwise)、文档列表法(listwise)。特别地,文档列表法中的组排序的方法可以有效地提高排序的性能。将这些方法与损失函数相结合来提高组排序的性能,基本思想是融合不同的损失函数来扩充基于神经网络方法的损失函数。首先,本文提出了一种基于J氏距离(Jeffrey’s divergence)的组样本损失函数的构造方法;然后,基于该组排序的方法,提出了一种与其他损失函数进行融合框架,在LETOR3.0数据集上比较了所提出方法的性能;最后,实验结果表明所提出的加权损失函数融合方法能够有效地提高查询的相关性排序结果。 展开更多
关键词 排序学习 信息检索 神经网络 损失函数 J氏距离
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一种基于Jeffrey散度的鲁棒图像分割方法
5
作者 单晓英 任迎春 《嘉兴学院学报》 2022年第6期21-30,共10页
由于成像设备不完善或外界干扰等因素,图像经常有灰度不均现象,一种基于Jeffrey散度相似性度量的鲁棒图像分割算法具有更高的分割精度和分割效率:建立基于Jeffrey散度的灰度拟合项,以提升算法分割灰度不均图像的能力;整合长度正则项、... 由于成像设备不完善或外界干扰等因素,图像经常有灰度不均现象,一种基于Jeffrey散度相似性度量的鲁棒图像分割算法具有更高的分割精度和分割效率:建立基于Jeffrey散度的灰度拟合项,以提升算法分割灰度不均图像的能力;整合长度正则项、符号距离函数惩罚项和灰度拟合项构建总能量泛函;通过最小化能量泛函实现偏置场修正和灰度不均图像分割.为提高算法的分割效率和对初始轮廓的鲁棒性,可引入一种新的偏置场初始化方法.该算法的有效性在一些自然图像、医学图像和合成图像的实验中得到验证. 展开更多
关键词 jeffrey散度 偏置场 初始化方法 主动轮廓模型 图像分割
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基于随机森林的红树林种群可分性度量研究——以深圳湾为例 被引量：2
6
作者 李雨秦 左小清 李洪忠 《陕西理工大学学报（自然科学版）》 2020年第2期64-70,92,共8页
针对红树林种群分类中遥感影像空间尺度的选择问题,以深圳湾的红树林群落为例,计算不同类别间J-M距离和变换离散度,并用不同分辨率的影像数据训练随机森林分类器,以实际的分类结果来验证不同类别间J-M距离和变换离散度对于可分性度量的... 针对红树林种群分类中遥感影像空间尺度的选择问题,以深圳湾的红树林群落为例,计算不同类别间J-M距离和变换离散度,并用不同分辨率的影像数据训练随机森林分类器,以实际的分类结果来验证不同类别间J-M距离和变换离散度对于可分性度量的可靠性。结果显示:在红树林种群分类研究中,分类结果的精度并非与分辨率成正比,而相比变换离散度,J-M距离对于可分性的度量结果对影像数据的空间分辨率选择更具参考价值。 展开更多
关键词 红树林 种群分类 可分性 J-M距离 变换离散度 空间分辨率
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