基于聚类分析与几何的目标特征敏感性评估算法

为克服在较少先验知识的情况下, 人为选择目标特征进行分类识别的盲目性, 提出一种基于聚类分析与几 何学的目标特征评估方法. 该方法在类内类间距离的基础上引入几何学中有关圆的知识, 定义了样本在特征空间中 分布的“紧密度”、“分离度” 函数和“松紧度” 权重, 以考察目标特征对目标样本之间的分类敏感性, 并根据评估结果 选取适当特征构成一个新的联合特征, 以提高对目标的分类识别效率. 最后通过仿真验证了该方法的有效性.