基于矩阵模式的最小类内散度支持向量机

来源 :电子学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yjs001

【摘要】

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基于最小类内散度支持向量机（MCSVMs）提出一种新的矩阵模式的最小类内散度支持向量机（MCSVMs^matrix）．同时为了更好地解决非线性分类问题，将Mewer核函数引入到MCSVMs^matrix方法中，

【作者】

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皋军王士同

【机构】

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江南大学信息工程学院,盐城工学院信息工程学院,浙江大学CAD＆CG国家重点实验室

【出处】

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电子学报

【发表日期】

：

2009年5期

【关键词】

：

支持向量机矩阵模式类内散度矩阵人脸识别

【基金项目】

：

国家863高技术研究发展计划(No.2007AA1Z158,No.2006AA10Z313);国家自然科学基金(No.60773206,No.90820002);2007年教育部高等学校创新工程重大培育项目;浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(No.A0802);国防应用基础研究基金(No.A1420461266)

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基于最小类内散度支持向量机（MCSVMs）提出一种新的矩阵模式的最小类内散度支持向量机（MCSVMs^matrix）．同时为了更好地解决非线性分类问题，将Mewer核函数引入到MCSVMs^matrix方法中，并提出基于矩阵模式的非线性支持向量机：Ker-MMCSVMs^matrix上述两种方法不但继承了MCSVMs的优点，而且由于将矩阵模式的类内散度矩阵引入到支持向量机中，从而在理论上可以较好地解决了MCSVMs方法在处理小样本高维数据集时类内散度矩阵奇异性问题，同时降低了求解类内散度矩阵及其逆矩阵和权

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