核化正交平衡类鉴别分析

来源 :计算机技术与发展 | 被引量 : 5次 | 上传用户：hansenhuang1983

【摘要】

：

现实生活中数据的分布往往是非线性且不平衡的,传统的线性鉴别方法已经很难提取有效的鉴别信息,于是文中将算法扩展到核空间,提出了基于欠采样技术的核化正交平衡类鉴别分析(KOCBD)的方法。该方法在非线性空间中使用核映射,令少样本类为特定类,在剩余样本中构建其近邻样本集,并重新进行平衡类划分,然后提取鉴别特征。为了得到更具鉴别力的特征,进一步去除特征间的冗余信息,文中为相关性大的类之间所获得的鉴别向量加

【作者】

：

成希荆晓远姚永芳李敏

【机构】

：

南京邮电大学自动化学院,南京邮电大学计算机学院

【出处】

：

计算机技术与发展

【发表日期】

：

2015年01期

【关键词】

：

类不平衡鉴别特征核方法 class-imbalance learningdiscriminant featureskernel methods

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（61272273）

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