基于特征向量集的距离判别

• 作者: 林志兴 黄利文
• 来源期刊: 集美大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 距离判别 特征向量集 最优分割 投影 有序聚类
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 页码范围: 280-283
• 页数: 4页
• 分类号: O212.4
• 字数: 2761字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7405.2007.03.019

摘要

针对距离判别在处理复杂数据时的不足,提出了一种新的判别方法,该方法的主要思想是确定各总体的特征向量集后,以样品到各总体特征向量集的最短距离为准则对样品进行属类判别.然后利用此方法对多个实例进行检验,并以回代正确率为标准与常用的判别方法进行比较.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林志兴	莆田学院数学系	21	61	4.0	6.0
2	黄利文	泉州师范学院理工学院	12	64	5.0	7.0