[发明专利]一种离散值特征向量的快速监督学习方法与分类系统在审
| 申请号： | 201380003066.X | 申请日： | 2013-05-12 |
| 公开（公告）号： | CN103858135A | 公开（公告）日： | 2014-06-11 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 黄勃 |
| 主分类号： | G06K9/66 | 分类号： | G06K9/66;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518112 广东省深圳市布*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种离散值特征向量的快速监督学习方法与分类系统，其包括第一步，为训练向量集合构建一个超立方体的数据结构；第二步，用模式分类方法为超立方体的每个单元值赋值；第三步，测试向量通过查找超立方体的对应单元值分类，以提高训练阶段的空间复杂度来降低测试阶段的时间复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 离散 特征向量 快速 监督 学习方法 分类 系统 | ||
【主权项】：
一种离散值特征向量的快速监督学习方法，其特征在于包括以下步骤：第一步，为训练向量集合构建一个超立方体的数据结构；第二步，用模式分类方法为超立方体的每个单元值赋值；第三步，测试向量通过查找超立方体的对应单元值分类；其中，所述训练向量集合的每个训练向量，为m维向量，其中每一维取值范围长度为Ri，i= 1,2，…，m，所述超立方体的尺寸为R1*R2*…*Rm，超立方体的每一个索引值为向量对应的每一维的特征值，超立方体的每个单元值为对应向量的类别值。
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