在机器学习领域，分类的目标是指将具有相似特征的对象聚集。而一个线性分类器则透过特征的线性组合来做出分类决定，以达到此种目的。对象的特征通常被描述为特征值，而在向量中则描述为特征向量。
目前已经有非常多的分类算法，如：线性分类器（Linear classifiers），包括Fisher线性判 5计算机视觉监控中的运动目标分类算法研究 第1章引言别（Fisher＇s Linear Discriminant，FLD），逻辑回归（...
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基于多脸数据融合的人脸识别_电子信息工程毕业论文_毕业论文天下网 关键词：人脸识别，特征提取，K-L变换，线性分类器 [gap=852]Keywords: Face recognition, Feature extraction, K-L transform, Liner classifer
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...动信号分类,其得到了86.67%的分类准确率,且其Az±SE为0.9096±0.0332(Az为ROC曲线下面积,SE为标准误差),优于传统的线性分类器(FLDA)和支持向量机(SVM),它们得到的准确率均为81.33%,FLDA的Az±SE为0.8564±0.0447；SVM的Az±SE为0.8533±0.0467。
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核口袋算法的特点是用简单的迭代过程和核函数来实现非线性分类器的设计。
Its advantage is to implement a nonlinear classifier using a simply iterative procedure and kernel functions.
然后，通过设计的模糊推理规则进行模式的分类，这种分段线性分类器的设计提高了算法线性分类的能力。
Then patterns are categorized by the designed fuzzy inference regulation. The design of this piecewise linear classifier enhances the ability of linear classification of the algorithm.
使用线性分类器进行分类，并用“留一法”统计结果，正常人和早期DR病例的分类错误率为21.35%。
The classification error rate for normal and early stage DR samples reached 21.35% using a linear classifier and the leave-one-out method.
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