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公园，希文;萨达诺里·科尼西

用于从具有复杂结构的数据中分类和表示模式的稀疏核子空间方法。 （英语） Zbl 1497.62156号

Commun公司。统计、仿真计算。 50，第10号，3088-3104（2021）.
基于主成分分析（PCA）的子空间方法是模式分类和表示的有用工具。为了了解数据的动态非线性结构，目前有很多关于基于核主成分分析的核子空间方法的讨论。通过使用非线性变换，我们可以有效地捕获数据的非线性结构，从而对具有动态非线性结构的数据进行有效的子空间构造。然而，由于核子空间方法是基于构造的子空间中的完全稠密加载矩阵，因此在存在噪声特征的情况下，其性能会显著下降。这意味着，每个类的子空间不仅是通过使用关键特征，还通过使用噪声特征来构建的，这些噪声特征会严重干扰主成分分析过程。为了解决这个问题，我们提出了一种基于稀疏PCA的稀疏核子空间方法。为了只基于关键特征构造子空间，我们将稀疏性引入到非线性特征空间的特征向量估计过程中。然后基于稀疏特征向量构造非线性特征子空间，并将未知向量投影到构造的子空间中进行分类。该方法不仅可以有效地捕获数据的非线性结构，而且即使在存在噪声特征的情况下也可以估计特征向量。该方法的有效性导致了分类的高精度。蒙特卡罗模拟和实际数据分析表明，所提出的稀疏核子空间方法为分类提供了有效的结果。

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62H25个 因子分析和主成分；对应分析

关键词：

CLAFIC方法;L1型正则化;非线性变换;稀疏PCA;子空间法

软件：

科恩拉布
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.Park}和\textit{S.Konishi}，Commun。统计、仿真计算。50，编号10，3088--3104（2021；Zbl 1497.62156）
全文： 内政部

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