计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2010年
18期
4085-4087,4092
,共4页
核主成分分析%分类%特征提取%Fisher%核
覈主成分分析%分類%特徵提取%Fisher%覈
핵주성분분석%분류%특정제취%Fisher%핵
提出了对核主成分分析(KPCA)在模式分类中的特征提取的改进方法.KPCA对于模式分类数据,并不是投影后的主成分就是最利于分类的成分,因此把数据降维到一个利于分类的空间,同时别除不利于分类的成分,尽可能保留类别信息,对于各个成分贡献率以及映射空间进行度量,依据各成分对于模式分类的贡献选择最优成分,且根据Fisher准则选择利于分类的空间,即确定类别信息量较大的成分以及KPCA的核参数.
提齣瞭對覈主成分分析(KPCA)在模式分類中的特徵提取的改進方法.KPCA對于模式分類數據,併不是投影後的主成分就是最利于分類的成分,因此把數據降維到一箇利于分類的空間,同時彆除不利于分類的成分,儘可能保留類彆信息,對于各箇成分貢獻率以及映射空間進行度量,依據各成分對于模式分類的貢獻選擇最優成分,且根據Fisher準則選擇利于分類的空間,即確定類彆信息量較大的成分以及KPCA的覈參數.
제출료대핵주성분분석(KPCA)재모식분류중적특정제취적개진방법.KPCA대우모식분류수거,병불시투영후적주성분취시최리우분류적성분,인차파수거강유도일개리우분류적공간,동시별제불리우분류적성분,진가능보류유별신식,대우각개성분공헌솔이급영사공간진행도량,의거각성분대우모식분류적공헌선택최우성분,차근거Fisher준칙선택리우분류적공간,즉학정유별신식량교대적성분이급KPCA적핵삼수.
