陈松灿;李道红 改进的线性判别分析。 (英语) Zbl 1061.68133号 模式识别 38,第3期,441-443(2005). 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。 引用于3文件 MSC公司: 68吨10 模式识别、语音识别 关键词:Fisher线性判别分析;修改的FLDA(ModLDA);排名限制;奇点;模式识别 软件:内核-机器 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Chen}和\textit{D.Li},模式识别38,第3期,441--443(2005;Zbl 1061.68133) 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/。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配,并且可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。