【摘 要】
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从改进传统的模式识别判别函数法的目的出发,提出一个基于统计学和凸二次规划的模式识别方法,简称LCL方法.文中对众所周知的关于植物分类的IRIS数据进行计算比较,若IRIS中的1
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从改进传统的模式识别判别函数法的目的出发,提出一个基于统计学和凸二次规划的模式识别方法,简称LCL方法.文中对众所周知的关于植物分类的IRIS数据进行计算比较,若IRIS中的150个例子全部参加统计、学习,则正态分布Bayes判别函数法的正确分类率为80%,而采用本文LCL方法,取每类前30个例子作为典型正例,后20个例子作为一般正例,则所确定的判别函数的正确分类率达99.3%,表明了该方法的有效性和优越性.
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