10.3969/j.issn.1000-3428.2010.05.021
基于稀疏分解的数据分类算法
利用基于超完备字典的信号稀疏分解理论,提出一种基于稀疏分解的数据分类算法SRC.该算法通过学习不同类别数据的稀疏映射关系,把测试样本映射到高维空间中,根据稀疏重构的误差定义决策函数以确定测试样本的类别.采用UCI数据集评估该算法,并与SVM算法和Fld算法的实验结果进行对比,结果表明,SRC的分类准确率最高,不平衡数据集的实验结果显示了SRC的鲁棒性.
超完备字典、稀疏分解、稀疏映射、重构误差
36
TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家"863"计划基金资助项目2007AA01Z176
2010-05-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
57-58,61