一种基于灵敏度分析的非线性支持向量回归特征提取方法

摘要

本发明涉及一种基于灵敏度分析和非线性支持向量回归的特征提取方法，方法包括：首先构建训练样本集；然后运行支持向量回归算法；接着计算特征向量每个元素（特征）的灵敏度值；最后，选择较大的灵敏度值对应的特征作为提取结果。本发明具有特征提取准确率高，且提取的特征能够提高预测精度的优点。本发明方法可以用于图像处理和模式识别等领域，可以用于降低原始数据的维数和对数据进行分类，还可以在医学图像处理领域用作疾病区域的映射，在遥感图像处理领域用作感兴趣区域的提取。