精选优质文档-倾情为你奉上 利用K-L变换进行特征提取的实验一、 基本要求用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为本次实验使用的样本集，利用K-L变换对该样本集进行变换，与过去用Fisher线性判别方法或其它方法得到的分类面进行比较，从而加深对所学内容的理解和感性认识。二、 具体做法1. 不考虑类别信息对整个样本集进行K-L变换（即PCA），并将计算出的新特征方向表示在二维平面上，考察投影到特征值最大的方向后男女样本的分布情况并用该主成分进行分类2. 利用类平均向量提取判别信息，选取最好的投影方向，考察投影后样本的分布情况并用该投影方向进行分类。3. 将上述投影和分类情况与以前做的各种分类情况比较，考察各自的特点和相互关系。三、 实验原理 K-L变换是一种基于目标统计特性的最佳正交变换。它具有一些优良的性质：即变换后产生的新的分量正交或者不相关；以部分新的分量表示原矢量均方误差最小；变换后的矢量更趋确定，能量更集中。这一方法的目的是寻找任意统计分布的数据集合之主要分量的子集。设n维矢量，其均值矢量，协
