非线性判别函数的基于MDL标准的勒让德多项式构造法

1.引言在模式识别中,分类决策问题是最基础也是最重要的内容,所谓分类决策就是根据被识别对象特征的观察值将其分到某个类别中去,其基本作法是在样本训练集基础上确定某个判决规则(即样本特征空间的一个函数,也称为判别函数或分类器),使按这种判决规则对被识别对象进行分类所造成的错误率最小或引起的损失最小。当样本分布是正态分布时,从最小错误率来说二次分类器是最优分类器。此外,作为一种特殊情况,如果这些分布有相同的协方差矩阵,那么线性分类器就是最优的。然而这些假定在很多实际问题中并不成立,因此线性或二次分类器对

A Constructing Method of Non-linear Discriminating Function Based on MDL Criterion Using Legendre Polynomials

In Model Recognition, although a non-linear discriminating function may be superior to linear or quadraticclassifiers, it is difficult to construct. This paper proposes a constructing method using Legendre polynomials. Theselection of an optimal set of Legendre is determined by the MDL criterion. Results using many data show the effec-tiveness of this method.