基于聚类分析与几何的目标特征敏感性评估算法

为克服在较少先验知识的情况下,人为选择目标特征进行分类识别的盲目性,提出一种基于聚类分析与几何学的目标特征评估方法.该方法在类内类间距离的基础上引入几何学中有关圆的知识,定义了样本在特征空间中分布的“紧密度”、“分离度”函数和“松紧度”权重,以考察目标特征对目标样本之间的分类敏感性,并根据评估结果选取适当特征构成一个新的联合特征,以提高对目标的分类识别效率.最后通过仿真验证了该方法的有效性.