信号处理
信號處理
신호처리
SIGNAL PROCESSING
2013年
8期
933-941
,共9页
线性判别分析%超球面模型%超球面判别分析%值域空间
線性判彆分析%超毬麵模型%超毬麵判彆分析%值域空間
선성판별분석%초구면모형%초구면판별분석%치역공간
Linear discriminant analysis%Hyperspherical model%Hyperspherical discriminant analysis%range space
Fisher线性判别分析(LDA)是模式识别中使用最广泛的线性分析方法之一.然而,实际应用中,样本数量相对于样本空间的维数而言是很少的,即样本在高维空间中呈稀疏分布.LDA采用基于欧式距离的度量方法将会使判别向量趋向于较大的类间距离.从而,可能融合距离较近的类.我们用超球面模型表示数据在高维空间中的结构信息,提出一种值域空间中的超球面判别分析方法(RHDA).RHDA方法将数据映射到其值域空间的单位超球面上；在值域空间超球面上计算各个子类的判别子空间；最后,计算测试样本与各个判别子空间中子类均值向量间的距离.RHDA将测试样本判别为第i类仅当测试样本与第i类的均值向量的距离最小.超球面判别分析采用单位超球面上数据的归一化向量来表示样本向量的结构信息,它主要针对于基于欧式距离的判别分析所引起的判别向量偏离问题.最后本文还提出了值域空间超球面核判别分析方法.超球面核判别分析方法为高维空间中对不同数据采用不同映射提供了可能.在不同数据库上的分类实验结果证实了RHDA相对于LDA及其相关推广算法的优良性.
Fisher線性判彆分析(LDA)是模式識彆中使用最廣汎的線性分析方法之一.然而,實際應用中,樣本數量相對于樣本空間的維數而言是很少的,即樣本在高維空間中呈稀疏分佈.LDA採用基于歐式距離的度量方法將會使判彆嚮量趨嚮于較大的類間距離.從而,可能融閤距離較近的類.我們用超毬麵模型錶示數據在高維空間中的結構信息,提齣一種值域空間中的超毬麵判彆分析方法(RHDA).RHDA方法將數據映射到其值域空間的單位超毬麵上；在值域空間超毬麵上計算各箇子類的判彆子空間；最後,計算測試樣本與各箇判彆子空間中子類均值嚮量間的距離.RHDA將測試樣本判彆為第i類僅噹測試樣本與第i類的均值嚮量的距離最小.超毬麵判彆分析採用單位超毬麵上數據的歸一化嚮量來錶示樣本嚮量的結構信息,它主要針對于基于歐式距離的判彆分析所引起的判彆嚮量偏離問題.最後本文還提齣瞭值域空間超毬麵覈判彆分析方法.超毬麵覈判彆分析方法為高維空間中對不同數據採用不同映射提供瞭可能.在不同數據庫上的分類實驗結果證實瞭RHDA相對于LDA及其相關推廣算法的優良性.
Fisher선성판별분석(LDA)시모식식별중사용최엄범적선성분석방법지일.연이,실제응용중,양본수량상대우양본공간적유수이언시흔소적,즉양본재고유공간중정희소분포.LDA채용기우구식거리적도량방법장회사판별향량추향우교대적류간거리.종이,가능융합거리교근적류.아문용초구면모형표시수거재고유공간중적결구신식,제출일충치역공간중적초구면판별분석방법(RHDA).RHDA방법장수거영사도기치역공간적단위초구면상；재치역공간초구면상계산각개자류적판별자공간；최후,계산측시양본여각개판별자공간중자류균치향량간적거리.RHDA장측시양본판별위제i류부당측시양본여제i류적균치향량적거리최소.초구면판별분석채용단위초구면상수거적귀일화향량래표시양본향량적결구신식,타주요침대우기우구식거리적판별분석소인기적판별향량편리문제.최후본문환제출료치역공간초구면핵판별분석방법.초구면핵판별분석방법위고유공간중대불동수거채용불동영사제공료가능.재불동수거고상적분류실험결과증실료RHDA상대우LDA급기상관추엄산법적우량성.
