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图像识别一般是一个高维分类问题,不可避免会存在很多冗余属性。针对图像识别问题,提出一种基于支持向量机预分类的属性选择算法。该算法首先在原始训练集合上利用支持向量机算法进行预分类,求取分类超平面。然后根据分类超平面的方向量的系数大小,进行特征属性选择。在Corel Image数据库上的仿真实验表明该算法是一种优秀的属性选择算法,可以有效地提高传统分类算法的分类性能。