一种基于主成分分析的逻辑斯蒂回归的目标归类方法

摘要

本发明涉及基于主成分分析的逻辑斯蒂回归的目标归类方法属于图片处理与模式识别领域，其特征在于采用如下步骤：(1)确定颜色矩特征；(2)确定纹理特征参数；(3)确定特征参数相关系数矩阵；(4)确定输入特征向量；(5)将上一步骤得到的特征向量作为逻辑斯蒂回归模型的输入，建立逻辑斯蒂回归模型进行训练，实现不同训练样本的归类。本发明用主成分分析的方法对样本集的特征向量进行了降维，将其作为逻辑斯蒂回归的输入特征向量进行模型训练，不需要进行复杂的算法流程实现目标归类，该归类方法可以在保证分类准确的基础上提高了模型的稳定性和高效性，提供了准确、稳定的归类方法。