计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2014年
10期
2895-2898
,共4页
张成%李娜%李元%逄玉俊
張成%李娜%李元%逄玉俊
장성%리나%리원%방옥준
核参数判别分析%类标签%非线性降维%核窗宽参数%核主元分析
覈參數判彆分析%類標籤%非線性降維%覈窗寬參數%覈主元分析
핵삼수판별분석%류표첨%비선성강유%핵창관삼수%핵주원분석
Kernel Parameter Discriminant Analysis (KPDA)%class label%nonlinear dimensionality reduction%kernel window width parameter%Kernel Principal Component Analysis (KPCA)
针对核主元分析(KPCA)中高斯核参数β的经验选取问题,提出了核主元分析的核参数判别选择方法.依据训练样本的类标签计算类内、类间核窗宽,在以上核窗宽中经判别选择方法确定核参数.根据判别选择核参数所确定的核矩阵,能够准确描述训练空间的结构特征.用主成分分析(PCA)对特征空间进行分解,提取主成分以实现降维和特征提取.判别核窗宽方法在分类密集区域选择较小窗宽,在分类稀疏区域选择较大窗宽.将判别核主成分分析(Dis-KPCA)应用到数据模拟实例和田纳西过程(TEP),通过与KPCA、PCA方法比较,实验结果表明,Dis-KPCA方法有效地对样本数据降维且将三个类别数据100％分开,因此,所提方法的降维精度更高.
針對覈主元分析(KPCA)中高斯覈參數β的經驗選取問題,提齣瞭覈主元分析的覈參數判彆選擇方法.依據訓練樣本的類標籤計算類內、類間覈窗寬,在以上覈窗寬中經判彆選擇方法確定覈參數.根據判彆選擇覈參數所確定的覈矩陣,能夠準確描述訓練空間的結構特徵.用主成分分析(PCA)對特徵空間進行分解,提取主成分以實現降維和特徵提取.判彆覈窗寬方法在分類密集區域選擇較小窗寬,在分類稀疏區域選擇較大窗寬.將判彆覈主成分分析(Dis-KPCA)應用到數據模擬實例和田納西過程(TEP),通過與KPCA、PCA方法比較,實驗結果錶明,Dis-KPCA方法有效地對樣本數據降維且將三箇類彆數據100％分開,因此,所提方法的降維精度更高.
침대핵주원분석(KPCA)중고사핵삼수β적경험선취문제,제출료핵주원분석적핵삼수판별선택방법.의거훈련양본적류표첨계산류내、류간핵창관,재이상핵창관중경판별선택방법학정핵삼수.근거판별선택핵삼수소학정적핵구진,능구준학묘술훈련공간적결구특정.용주성분분석(PCA)대특정공간진행분해,제취주성분이실현강유화특정제취.판별핵창관방법재분류밀집구역선택교소창관,재분류희소구역선택교대창관.장판별핵주성분분석(Dis-KPCA)응용도수거모의실례화전납서과정(TEP),통과여KPCA、PCA방법비교,실험결과표명,Dis-KPCA방법유효지대양본수거강유차장삼개유별수거100％분개,인차,소제방법적강유정도경고.
