【摘 要】
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利用基于超完备字典的信号稀疏分解理论，提出一种基于稀疏分解的数据分类算法SRC。该算法通过学习不同类别数据的稀疏映射关系，把测试样本映射到高维空间中，根据稀疏重构的误差
【机 构】
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东华大学计算机科学与工程系,复旦大学计算机科学与工程系
【基金项目】
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基金项目：国家“863”计划基金资助项目（2007AA012176）
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利用基于超完备字典的信号稀疏分解理论，提出一种基于稀疏分解的数据分类算法SRC。该算法通过学习不同类别数据的稀疏映射关系，把测试样本映射到高维空间中，根据稀疏重构的误差定义决策函数以确定测试样本的类别。采用UCI数据集评估该算法，并与SVM算法和Fld算法的实验结果进行对比，结果表明，SRC的分类准确率最高，不平衡数据集的实验结果显示了SRC的鲁棒性。
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