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一种改进的核Fisher鉴别分析方法
被引量：
3
1
作者
高秀梅
《淮阴师范学院学报（自然科学版）》
CAS
2005年第4期335-340,共6页
核Fisher鉴别分析(KFDA)已成为抽取非线性特征的最有效方法之一.针对在解决两类模式分类问题中KFDA只能获得一个鉴别矢量的弱点,提出了一种改进的核Fisher鉴别分析(MKFDA)方法,该方法对特征空间中的两类间离散度进行了重新估计,通过使...
核Fisher鉴别分析(KFDA)已成为抽取非线性特征的最有效方法之一.针对在解决两类模式分类问题中KFDA只能获得一个鉴别矢量的弱点,提出了一种改进的核Fisher鉴别分析(MKFDA)方法,该方法对特征空间中的两类间离散度进行了重新估计,通过使用核类间散布矩阵的一种特殊形式,我们可以得到最多N(N为训练样本数)个鉴别矢量,从而提高了两类模式问题的分类性能.在IRIS数据上的实验结果验证了MKFDA方法的有效性.
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关键词
核FISHER鉴别分析
核技巧
类间散布量
特征抽取
非线性最佳鉴别特征
下载PDF
职称材料
题名
一种改进的核Fisher鉴别分析方法
被引量：
3
1
作者
高秀梅
机构
淮阴师范学院计算机科学系 江苏淮安
出处
《淮阴师范学院学报（自然科学版）》
CAS
2005年第4期335-340,共6页
基金
江苏省教育厅自然科学基金资助项目(04KJD520037)
文摘
核Fisher鉴别分析(KFDA)已成为抽取非线性特征的最有效方法之一.针对在解决两类模式分类问题中KFDA只能获得一个鉴别矢量的弱点,提出了一种改进的核Fisher鉴别分析(MKFDA)方法,该方法对特征空间中的两类间离散度进行了重新估计,通过使用核类间散布矩阵的一种特殊形式,我们可以得到最多N(N为训练样本数)个鉴别矢量,从而提高了两类模式问题的分类性能.在IRIS数据上的实验结果验证了MKFDA方法的有效性.
关键词
核FISHER鉴别分析
核技巧
类间散布量
特征抽取
非线性最佳鉴别特征
Keywords
kernel-based
Fisher
discriminant
analysis
kernel
trick
between-class
scatter
degree
feature
extraction
nonlinear
optimal
discriminant
feature
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进的核Fisher鉴别分析方法
高秀梅
《淮阴师范学院学报（自然科学版）》
CAS
2005
3
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