吉林大学学报(工学版) ›› 2011, Vol. 41 ›› Issue (01): 231-0234.

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基于Haar小波变换的快速k-近邻分类算法

乔玉龙1,赵春晖1, 潘正祥2   

  1. 1.哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院| 哈尔滨 150001;2.台湾高雄应用科技大学 电子工程学院,台湾 高雄 80778
  • 收稿日期:2009-02-18 出版日期:2011-01-01 发布日期:2011-01-01
  • 通讯作者: 乔玉龙(1978-),男,副教授.研究方向:小波变换,纹理分析,图像/视频处理.E-mail:qiaoyulong@hrbeu.edu.cn E-mail:qiaoyulong@hrbeu.edu.cn
  • 作者简介:乔玉龙(1978-),男,副教授.研究方向:小波变换|纹理分析|图像/视频处理. E-mail:qiaoyulong@hrbeu.edu.cn
  • 基金资助:

    中国高等学校博士学科点专项科研基金项目(20070217020);中国博士后科学基金项目(20070420843);哈尔滨工程大学校基金项目.

Fast k nearest-neighbor classification algorithm based on Haar wavelet transform

QIAO Yu-long1,ZHAO Chun-hui1, PAN Jeng-shyang2   

  1. 1.College of Information and Communication Engineering, Harbin Engineeering University, Harbin 150001, China|2.College of Electronic Engineering, National Kaohsiung University of Applied Science, Taiwan Kaohsiung 80778, China
  • Received:2009-02-18 Online:2011-01-01 Published:2011-01-01

摘要:

提出了一种新的快速k近邻分类算法,通过研究Haar小波系数所包含的重要信息,确定向量经Haar小波变换得到的小波系数与向量方差间的关系,由此得出关于小波系数的不等式,并利用此不等式提高k近邻分类中的k近邻搜索效率。在搜索k近邻的过程中,首先判断每个训练向量是否满足该不等式,由此排除许多不可能成为k近邻的向量,从而可以快速找到待分类样本的k近邻,使得在保持k近邻法分类性能不变的情况下,分类的效率得到很大提高。最后,通过纹理分类验证了算法的有效性。

关键词: 通信技术, 信号处理, 小波变换, k近邻分类器, 纹理分类

Abstract:

The core of the k nearest-neighbor classification method was put forward to search for the k nearest-neighbors of a new sample (feature vector). The important information hiding in the Haar wavelet coefficients was investigated. Then the relationship between the Haar wavelet coefficient and the variance of a vector was determined, from which an inequality about the wavelet coefficient was obtained. When searching for the k nearest-neighbors  this inequality condition was employed to identify and kick out quickly many vectors that are impossible to be the k closest vectors in the design set; thus the k nearestneighbors can be found quickly. The k nearest-neighbor classification method with this fast algorithm can save substantially the classification time; meanwhile achieve the same classification performance as that with the exhaust search algorithm. Experiments on texture classification are performed and the results validate the proposed algorithm.

Key words: communication, signal processing, wavelet transform, k nearestneighbor classifier, texture classificationk

中图分类号: 

  • TN911.7
[1] 周彦果,张海林,陈瑞瑞,周韬. 协作网络中采用双层博弈的资源分配方案[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1879-1886.
[2] 孙晓颖, 扈泽正, 杨锦鹏. 基于分层贝叶斯网络的车辆发动机系统电磁脉冲敏感度评估[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1254-1264.
[3] 董颖, 崔梦瑶, 吴昊, 王雨后. 基于能量预测的分簇可充电无线传感器网络充电调度[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1265-1273.
[4] 牟宗磊, 宋萍, 翟亚宇, 陈晓笑. 分布式测试系统同步触发脉冲传输时延的高精度测量方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1274-1281.
[5] 丁宁, 常玉春, 赵健博, 王超, 杨小天. 基于USB 3.0的高速CMOS图像传感器数据采集系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1298-1304.
[6] 陈涛, 崔岳寒, 郭立民. 适用于单快拍的多重信号分类改进算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 952-956.
[7] 陈瑞瑞, 张海林. 三维毫米波通信系统的性能分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 605-609.
[8] 张超逸, 李金海, 阎跃鹏. 双门限唐检测改进算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 610-617.
[9] 关济实, 石要武, 邱建文, 单泽彪, 史红伟. α稳定分布特征指数估计算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 618-624.
[10] 李炜, 李亚洁. 基于离散事件触发通信机制的非均匀传输网络化控制系统故障调节与通信满意协同设计[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 245-258.
[11] 孙晓颖, 王震, 杨锦鹏, 扈泽正, 陈建. 基于贝叶斯网络的电子节气门电磁敏感度评估[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 281-289.
[12] 武伟, 王世刚, 赵岩, 韦健, 钟诚. 蜂窝式立体元图像阵列的生成[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 290-294.
[13] 袁建国, 张锡若, 邱飘玉, 王永, 庞宇, 林金朝. OFDM系统中利用循环前缀的非迭代相位噪声抑制算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 295-300.
[14] 王金鹏, 曹帆, 贺晓阳, 邹念育. 基于多址干扰和蜂窝间互扰分布的多载波系统联合接收方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 301-305.
[15] 石文孝, 孙浩然, 王少博. 无线Mesh网络信道分配与路由度量联合优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(6): 1918-1925.
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