【摘 要】
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高维数据经常出现在数据挖掘、机器学习和生物信息学等众多应用领域中。对高维数据进行降维是为了克服高维数问题所采取的常规步骤。现行情况下,不相关判别分析(ULDA不失为特
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高维数据经常出现在数据挖掘、机器学习和生物信息学等众多应用领域中。对高维数据进行降维是为了克服高维数问题所采取的常规步骤。现行情况下,不相关判别分析(ULDA不失为特征降维的一个好方法,因为它得到的特征向量是彼此不相关的,这大大减少了数据的冗余度。在这篇文章中,我们首先用两种方法求得ULDA的解的形式,即基于奇异值分解的ULDA和基于QR分解的ULDA并在计算的过程当中得到了一个新的结论。本篇论文的第一章简要给出所用到的基本知识；第二、三章分别用奇异值分解法和QR分解法得到不相关判别分析的解的一般形式；最后,第四章通过计算给出了用两种方法得到的解之间的关系。
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