【摘 要】
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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,同时剔除
【基金项目】
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重庆市科技攻关基金项目(CSTC,2009AB2049)
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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,同时剔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。
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