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改进的线性判别分析。 (英语) Zbl 1061.68133号

小结:提出了一种改进的Fisher线性判别分析(FLDA),其目的不仅在于克服FLDA的秩限制,即最多只能根据Fisher判别准则找到2类问题的判别向量,同时也放松了类内散布矩阵的奇异性,最终提高了FLDA的分类性能。在九个公开数据集上的实验表明,该方法在所有数据集上都比FLDA具有更好或可比的性能。

MSC公司:

68吨10 模式识别、语音识别

软件:

内核-机器
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全文: 内政部

参考文献:

[1] Mclachlan,G.J.,《判别分析与统计模式识别》(1992年),威利出版社:威利纽约
[2] Belhumeur,P。;赫斯帕尼亚,J。;Kriegman,D.,使用类特定线性投影的特征脸与渔夫脸识别,IEEE TPAMI,19711-720(1997)
[3] Friedman,J.H.,正则化判别分析,J.Am.Stat.Assoc.,84,165-175(1989)
[4] 霍恩,R.A。;Johnson,C.R.,矩阵分析(1985),剑桥大学出版社:剑桥大学出版社·兹比尔0576.15001
[5] UCI知识库位于http://www.kernel-machines.org/datasets/。; UCI存储库位于http://www.kernel-machines.org/datasets/。
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