基于最大间隔超平面的增强特征提取算法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 5次 | 上传用户：Jianhcn

【摘要】

：

核主成分分析(KPCA)与多层感知器(MLP)是流行的特征提取算法,但这些算法存在效率低下与易陷于局部最优解等问题。针对KPCA与MLP算法存在的问题,提出了一个新颖的特征提取算法——基于最大间隔超平面的增强的特征提取算法(EFE)。该算法独立于输入样本的概率分布,通过采用隔间最大化且两两正交的最大分割超平面,将输入样本映射到超平面的法线所张成的子空间中,实现输入样本的特征提取。在对现实世界数据集

【作者】

：

侯勇郑雪峰

【机构】

：

北京科技大学计算机与通信工程学院,山东经贸职业学院科学与人文学院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2013年04期

【关键词】

：

特征提取降维核主成分分析多层感知器最大间隔超平面内在维数 feature extraction dimensionality reduction Ke

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