一种改进的核Fisher鉴别分析方法

来源 :淮阴师范学院学报(自然科学版) | 被引量 : 4次 | 上传用户：wzhi8

【摘要】

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核Fisher鉴别分析(KFDA)已成为抽取非线性特征的最有效方法之一.针对在解决两类模式分类问题中KFDA只能获得一个鉴别矢量的弱点,提出了一种改进的核Fisher鉴别分析(MKFDA)方法,该方法对特征空间中的两类间离散度进行了重新估计,通过使用核类间散布矩阵的一种特殊形式,我们可以得到最多N(N为训练样本数)个鉴别矢量,从而提高了两类模式问题的分类性能.在IRIS数据上的实验结果验证了MKF

【作者】

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高秀梅

【机构】

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淮阴师范学院计算机科学系

【出处】

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淮阴师范学院学报(自然科学版)

【发表日期】

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2005年04期

【关键词】

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核FISHER鉴别分析核技巧类间散布量特征抽取非线性最佳鉴别特征 kernel-based Fisher discriminant analysis k

【基金项目】

：

江苏省教育厅自然科学基金

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