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1、第五章 特征选择和提取,第五章 特征选择和提取,特征选择和提取是模式识别中的一个关键问题 前面讨论分类器设计的时候，一直假定已给出了特征向量维数确定的样本集，其中各样本的每一维都是该样本的一个特征； 这些特征的选择是很重要的，它强烈地影响到分类器的设计及其性能； 假若对不同的类别，这些特征的差别很大，则比较容易设计出具有较好性能的分类器。,第五章 特征选择和提取,特征选择和提取是构造模式识别系统时的一个重要课题 在很多实际问题中，往往不容易找到那些最重要的特征，或受客观条件的限制，不能对它们进行有效的测量； 因此在测量时，由于人们心理上的作用，只要条件许可总希望把特征取得多一些； 另外，由于客
2、观上的需要，为了突出某些有用信息，抑制无用信息，有意加上一些比值、指数或对数等组合计算特征； 如果将数目很多的测量值不做分析，全部直接用作分类特征，不但耗时，而且会影响到分类的效果，产生“特征维数灾难”问题。,第五章 特征选择和提取,为了设计出效果好的分类器，通常需要对原始的测量值集合进行分析，经过选择或变换处理，组成有效的识别特征； 在保证一定分类精度的前提下，减少特征维数，即进行“降维”处理，使分类器实现快速、准确和高效的分类。 为达到上述目的，关键是所提供的识别特征应具有很好的可分性，使分类器容易判别。为此，需对特征进行选择。 应去掉模棱两可、不易判别的特征； 所提供的特征不要重复，即去
3、掉那些相关性强且没有增加更多分类信息的特征。,第五章 特征选择和提取,说明 实际上，特征选择和提取这一任务应在设计分类器之前进行； 从通常的模式识别教学经验看，在讨论分类器设计之后讲述特征选择和提取，更有利于加深对该问题的理解。,第五章 特征选择和提取,所谓特征选择，就是从n个度量值集合x1, x2, xn中，按某一准则选取出供分类用的子集，作为降维（m维，mn）的分类特征； 所谓特征提取，就是使(x1, x2, xn)通过某种变换，产生m个特征(y1, y2, ym) (mn) ，作为新的分类特征（或称为二次特征）； 其目的都是为了在尽可能保留识别信息的前提下，降低特征空间的维数，已达到有效
4、的分类。,第五章 特征选择和提取,以细胞自动识别为例 通过图像输入得到一批包括正常细胞和异常细胞的图像，我们的任务是根据这些图像区分哪些细胞是正常的，哪些细胞是异常的； 首先找出一组能代表细胞性质的特征，为此可计算 细胞总面积 总光密度 胞核面积 核浆比 细胞形状 核内纹理 ,第五章 特征选择和提取,以细胞自动识别为例 这样产生出来的原始特征可能很多（几十甚至几百个），或者说原始特征空间维数很高，需要降低（或称压缩）维数以便分类； 一种方式是从原始特征中挑选出一些最有代表性的特征，称之为特征选择； 另一种方式是用映射（或称变换）的方法把原始特征变换为较少的特征，称之为特征提取。,5.1 模式类
5、别可分性的测度,距离和散布矩阵 点到点之间的距离 点到点集之间的距离 类内距离,5.1 模式类别可分性的测度,距离和散布矩阵 类内散布矩阵 类间距离和类间散布矩阵 多类模式集散布矩阵,5.2 特征选择,设有n个可用作分类的测量值，为了在不降低（或尽量不降低）分类精度的前提下，减小特征空间的维数以减少计算量，需从中直接选出m个作为分类的特征。 问题：在n个测量值中选出哪一些作为分类特征，使其具有最小的分类错误？,5.2 特征选择,从n个测量值中选出m个特征，一共有 中可能的选法。 一种“穷举”办法：对每种选法都用训练样本试分类一下，测出其正确分类率，然后做出性能最好的选择，此时需要试探的特征子集
6、的种类达到 种，非常耗时。 需寻找一种简便的可分性准则，间接判断每一种子集的优劣。 对于独立特征的选择准则 一般特征的散布矩阵准则,5.2 特征选择,对于独立特征的选择准则 类别可分性准则应具有这样的特点，即不同类别模式特征的均值向量之间的距离应最大，而属于同一类的模式特征，其方差之和应最小。 假设各原始特征测量值是统计独立的，此时，只需对训练样本的n个测量值独立地进行分析，从中选出m个最好的作为分类特征即可。 例：对于i和j两类训练样本的特征选择,5.2 特征选择,讨论：上述基于距离测度的可分性准则，其适用范围与模式特征的分布有关。 三种不同模式分布的情况 (a) 中特征xk的分布有很好的可
7、分性，通过它足以分离i和j两种类别； (b) 中的特征分布有很大的重叠，单靠xk达不到较好的分类，需要增加其它特征； (c) 中的i类特征xk的分布有两个最大值，虽然它与j的分布没有重叠，但计算Gk约等于0，此时再利用Gk作为可分性准则已不合适。 因此，假若类概率密度函数不是或不近似正态分布，均值和方差就不足以用来估计类别的可分性，此时该准则函数不完全适用。,5.2 特征选择,一般特征的散布矩阵准则 类内、类间的散布矩阵Sw和Sb 类间离散度越大且类内离散度越小，可分性越好。 散布矩阵准则J1和J2形式 使J1或J2最大的子集可作为所选择的分类特征。 注：这里计算的散布矩阵不受模式分布形式的限
8、制，但需要有足够数量的模式样本才能获得有效的结果,作业,设有如下三类模式样本集1，2和3，其先验概率相等，求Sw和Sb 1：(1 0)T, (2 0) T, (1 1) T 2：(-1 0)T, (0 1) T, (-1 1) T 3：(-1 -1)T, (0 -1) T, (0 -2) T,5.3 离散K-L变换,全称：Karhunen-Loeve变换（卡洛南-洛伊变换） 前面讨论的特征选择是在一定准则下，从n个特征中选出k个来反映原有模式。 这种简单删掉某n-k个特征的做法并不十分理想，因为一般来说，原来的n个数据各自在不同程度上反映了识别对象的某些特征，简单地删去某些特征可能会丢失较多的
9、有用信息。 如果将原来的特征做正交变换，获得的每个数据都是原来n个数据的线性组合，然后从新的数据中选出少数几个，使其尽可能多地反映各类模式之间的差异，而这些特征间又尽可能相互独立，则比单纯的选择方法更灵活、更有效。 K-L变换就是一种适用于任意概率密度函数的正交变换。,5.3 离散K-L变换,5.3.1 离散的有限K-L展开 展开式的形式 如果对c种模式类别ii=1,c做离散正交展开，则对每一模式可分别写成：xi= ai，其中矩阵 取决于所选用的正交函数。 对各个模式类别，正交函数都是相同的，但其展开系数向量ai则因类别的不同模式分布而异。 K-L展开式的性质 K-L展开式的根本性质是将随机向
10、量x展开为另一组正交向量j的线性和，且其展开式系数aj（即系数向量a的各个分量）具有不同的性质。 在此条件下，正交向量集j的确定 K-L展开式系数的计算步骤,5.3 离散K-L变换,5.3.2 按K-L展开式选择特征 K-L展开式用于特征选择相当于一种线性变换。 若从n个特征向量中取出m个组成变换矩阵，即 = (1 2 m)，mn 此时，是一个n*m维矩阵，x是n维向量，经过Tx变换，即得到降维为m的新向量。 问题：选取变换矩阵，使得降维后的新向量在最小均方差条件下接近原来的向量x,5.3 离散K-L变换,5.3.2 按K-L展开式选择特征 结论 从K-L展开式的性质和按最小均方差的准则来选择
11、特征，应使Eaj=0。由于Ea=ETx= TEx，故应使Ex=0。基于这一条件，在将整体模式进行K-L变换之前，应先将其均值作为新坐标轴的原点，采用协方差矩阵C或自相关矩阵R来计算特征值。如果Ex0，则只能得到“次最佳”的结果。,5.3 离散K-L变换,5.3.2 按K-L展开式选择特征 结论 将K-L展开式系数aj（亦即变换后的特征）用yj表示，写成向量形式：y= Tx。此时变换矩阵用m个特征向量组成。为使误差最小，不采用的特征向量，其对应的特征值应尽可能小。因此，将特征值按大小次序标号，即 1 2 m n=0 若首先采用前面的m个特征向量，便可使变换误差最小。此时的变换矩阵为,5.3 离散
12、K-L变换,5.3.2 按K-L展开式选择特征 结论 K-L变换是在均方误差最小的意义下获得数据压缩（降维）的最佳变换，且不受模式分布的限制。对于一种类别的模式特征提取，它不存在特征分类问题，只是实现用低维的m个特征来表示原来高维的n个特征，使其误差最小，亦即使其整个模式分布结构尽可能保持不变。,5.3 离散K-L变换,5.3.2 按K-L展开式选择特征 结论 通过K-L变换能获得互不相关的新特征。若采用较大特征值对应的特征向量组成变换矩阵，则能对应地保留原模式中方差最大的特征成分，所以K-L变换起到了减小相关性、突出差异性的效果。在此情况下， K-L变换也称为主成分变换（PCA变换）。 需要指出的是，采用K-L变换作为模式分类的特征提取时，要特别注意保留不同类别的模式分类鉴别信息，仅单纯考虑尽可能代表原来模式的主成分，有时并不一定有利于分类的鉴别。,5.3 离散K-L变换,5.3.2 按K-L展开式选择特征 K-L变换实例 原始模式分布 特征提取,作业,设有如下两类样本集，其出现的概率相等： 1：(0 0 0)T, (1 0 0) T, (1 0 1) T , (1 1 0) T 2：(0 0 1)T, (0 1 0) T, (0 1 1) T , (1 1 1) T 用K-L变换，分别把特征空间维数降到二维和一维，并画出样本在该空间中的位置。,
