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一个线性判别函数可以看做一个人工神经网络吗?为什么

  线性判别函数在特征空间中,通过学习,不同的类别可以得到不同的判别函数,比较不同类别的判别函数值大小,就可以进行分类。

  统计模式识别中用以对模式进行分类的一种最简单的判别函数。在特征空间中,通过学习,不同的类别可以得到不同的判别函数,比较不同类别的判别函数值大小,就可以进行分类。统计模式识别方法把特征空间划分为决策区对模式进行分类。一个模式类同一个或几个决策区相对应。每个决策区对应一个判别函数。对于特征空间中的每个特征向量x,可以计算相应于各个决策区的判别函数gi(x),i=1,2,…,c。用判别函数进行分类的方法就是:若对所有的i均有gi(x)≥gi(x),则把x分为第j类,记成r(x)=j。对于线性判别函数,gi(x)的函数形式为

  式中x1,x2,…,xd是输入模式特征向量的各个分量,Wi0,Wi1,…,Wid组成与第i类对应的权向量,它们的大小反映与它们对应的特征向量的各个分量在确定第i类判别函数值的重要程度。

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