一种图像数据加权分类方法和系统
授权
摘要
本发明公开了一种图像数据加权分类方法和系统，首先从数据库中获取数据集，并将数据集分为测试集和训练集；设置近邻参数K值；根据LDA(Linear Discriminant Analysis)算法求出投影向量w；由训练集构造近邻图G(V，E)；对于测试集中的每一个数据样本xtext，根据近邻图找到数据样本xtext在训练集中的K个近邻，对K个近邻的贡献加权，将较大权值赋值给较近的近邻；返回对数据样本xtext的估计值并进行样本类别的判定。本发明具有如下优点：(1)本发明对包含噪声的数据具有很好的抗噪性，能够解决传统KNN对于噪声产生错误分类的敏感问题。(2)本发明采用加权改进的Euclid距离替代传统KNN采用的Euclid距离度量，能找到相似度高贡献大的样本，更能区分样本，提高分类的准确率。
基本信息
专利标题 ：
一种图像数据加权分类方法和系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111027609A
申请号 ：
CN201911214509.5
公开（公告）日 ：
2020-04-17
申请日 ：
2019-12-02
授权号 ：
CN111027609B
授权日 ：
2022-06-03
发明人 ：
徐承俊朱国宾
申请人 ：
武汉大学
申请人地址 ：
湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
代理机构 ：
武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
王琪
优先权 ：
CN201911214509.5
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-06-03 ：
授权
2020-05-12 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20191202
申请日 : 20191202
2020-04-17 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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