×
Heo，Gyeongyong先生;保罗·加德

使用模糊隶属度的稳健核鉴别分析。 （英语） Zbl 1209.68459号

模式识别 44，第3期，716-723页（2011年）.
摘要：线性判别分析（LDA）是一种简单但在模式识别领域应用广泛的算法。然而，它也有一些缺点，因为它对异常值很敏感，并且仅限于线性可分的情况。为了解决这些问题，本文提出了一种LDA的非线性鲁棒变量，称为鲁棒核模糊判别分析（RKFDA）。RKFDA使用模糊隶属度来减少异常值的影响，并采用核方法来适应非线性可分离的情况。还有其他解决LDA问题的尝试，包括使用内核的尝试。然而，RKFDA包含了以前的方法，是最通用的方法。此外，理论分析和实验结果表明，RKFDA在解决这些问题方面优于其他现有方法。

引用于1文件

MSC公司：

68吨10 模式识别、语音识别

关键词：

线性鉴别分析;内核方法;模糊隶属度;重建误差;鲁棒隶属度计算

软件：

UCI-毫升;KPCA加LDA;PRMLT公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Heo}和\textit{P.Gader}，模式识别44，第3期，716--723（2011；Zbl 1209.68459）
全文： DOI程序

参考文献：

[1] Abutaleb，A.S.，使用二维熵自动阈值灰度图像，计算机视觉，图形和图像处理，47，1，22-32（1989）
[2] A.亚松森，D.纽曼。UCI机器学习库\（\langle\）网址：http://www.ics.uci.edu/～mlearn/MLRepository.html \（\rangle\）；A.亚松森，D.纽曼。UCI机器学习库\（\langle\）网址：http://www.ics.uci.edu/～mlearn/MLRepository.html \（\rangle\）
[3] Baudat，G。；Anouar，F.，使用核方法的广义判别分析，神经计算，12，10，2385-2404（2000）
[4] Bendat，J.S。；Piersol，A.G.，《随机数据：分析和测量程序》（2000），Wiley-Interscience·Zbl 0953.62128号
[5] Bishop，C.M.，模式识别和机器学习（2007），Springer:Springer Singapore
[6] 陈，Z.-P。；姜建华。；李毅。；梁义忠。；于瑞秋，化学数据集的模糊线性判别分析，化学计量学与智能实验室系统，45295-302（1999）
[7] Friedman，J.H.，正则化判别分析，《美国统计协会杂志》，84，165-175（1989）
[8] Fukunaga，K.，《统计模式识别导论》（1990），学术出版社·Zbl 0711.62052号
[9] G.Heo，P.Gader，噪声数据的模糊支持向量机——稳健的隶属度计算方法，载于：2009年IEEE模糊系统国际会议论文集，2009年，第431-436页。；G.Heo，P.Gader，《含噪数据的模糊支持向量机——稳健的隶属度计算方法》，载于《2009年IEEE模糊系统国际会议论文集》，2009年，第431-436页。
[10] Heo，G.等人。；Gader，P。；Frigui，H.，RKF-PCA：鲁棒核模糊PCA，神经网络，22，5-6，642-650（2009）·Zbl 1336.62159号
[11] 豪兰，P。；Park，H.，使用广义奇异值分解的广义判别分析，IEEE模式分析和机器智能汇刊，26，8，995-1006（2004）
[12] Jolliffe，I.T.，主成分分析（2002），Springer·兹比尔1011.62064
[13] Khemchandani，R。；贾亚德瓦；Chandra，S.，通过二阶锥规划学习Fisher判别分析的最优核，《欧洲运筹学杂志》，203,3692-697（2010）·Zbl 1177.90217号
[14] 林，C.-F。；Wang，S.-D.，模糊支持向量机，IEEE神经网络汇刊，13，2，464-471（2002）
[15] S.Mika，G.Rätsch，J.Weston，B.Schölkopf，K.-R.Müller，核的Fisher判别分析，收录于：1999年IEEE信号处理学会研讨会论文集，1999年，第41-48页。；S.Mika，G.Rätsch，J.Weston，B.Schölkopf，K.-R.Müller，核的Fisher判别分析，收录于：1999年IEEE信号处理学会研讨会论文集，1999年，第41-48页。
[16] S.Mika、B.Schölkopf、A.Smola、K.-R.Müller、M.Scholz、G.Rätsch，《内核主成分分析与特征空间去噪》，摘自：《神经信息处理系统学报》，1999年，第536-542页。；S.Mika、B.Schölkopf、A.Smola、K.-R.Müller、M.Scholz、G.Rätsch，《内核主成分分析与特征空间去噪》，摘自：《神经信息处理系统学报》，1999年，第536-542页。
[17] 北卡罗来纳州帕尔。；Pal，K。；Keller，J.M。；Bezdek，J.C.，一种可能的模糊C均值聚类算法，IEEE模糊系统事务，13，4，517-530（2005）
[18] 帕克，C.H。；Park，H.，使用核函数和广义奇异值分解的非线性判别分析，SIAM矩阵分析与应用杂志，27，187-102（2005）·Zbl 1095.65037号
[19] Schölkopf，B。；Smola，A。；Müller，K.-R.，作为核特征值问题的非线性分量分析，神经计算，10，5，1299-1319（1998）
[20] Schölkopf，B。；Smola，A.J.，《使用内核学习：支持向量机、正则化、优化和超越》（2001年），麻省理工学院出版社：麻省理学院出版社剑桥
[21] B.-S.Shin，E.-Y.Cha，K.-B.Kim，K.-W.Cho，R.Klette，Y.W.Woo，《利用痕迹变换进行昆虫足迹识别的有效特征提取》，载《第三届生物灵感计算国际会议论文集：理论与应用》，澳大利亚阿德莱德，2008年9月至10月，第97-102页。；B.-S.Shin、E.-Y.Cha、K.-B.Kim、K.-W.Cho、R.Klette、Y.W.Woo，《利用痕迹变换进行昆虫足迹识别的有效特征提取》，载于《第三届生物灵感计算国际会议论文集：理论与应用》，澳大利亚阿德莱德，2008年9月至10月，第97-102页。
[22] B.-S.Shin，E.-Y.Cha，Y.W.Woo，R.Klette，使用ART2进行阈值选择的扫描昆虫足迹分割，摘自：第二届环太平洋研讨会论文集，智利圣地亚哥，2007年12月，第311-320页。；B.-S.Shin，E.-Y.Cha，Y.W.Woo，R.Klette，使用ART2进行阈值选择的扫描昆虫足迹分割，收录于：第二届环太平洋研讨会论文集，智利圣地亚哥，2007年12月，第311-320页。
[23] T.Takahashi，T.Kurita，《基于核PCA的鲁棒去噪》，载《2002年人工神经网络国际会议论文集》，2002年，第739-744页。；T.Takahashi，T.Kurita，《基于核PCA的鲁棒去噪》，载《2002年人工神经网络国际会议论文集》，2002年，第739-744页·Zbl 1013.68831号
[24] 吴晓红。；周俊杰，核方法模糊判别分析，模式识别，392236-2239（2006）·Zbl 1102.68606号
[25] T.Xiong，J.Ye，Q.Li，V.Cherkasky，R.Janardan，通过QR分解进行有效的核判别分析，载《2004年神经信息处理系统进展学报》，2004年，第1529-1536页。；T.Xiong，J.Ye，Q.Li，V.Cherkasky，R.Janardan，通过QR分解进行有效的核判别分析，载《2004年神经信息处理系统进展学报》，2004年，第1529-1536页。
[26] Yang，J.等人。；Frangi，A.F。；Yang，J.-Y。；张，D。；Jin，Z.，KPCA plus LDA:用于特征提取和识别的完整核Fisher判别框架，IEEE模式分析和机器智能学报，27，2，230-244（2005）
[27] 杨文华，颜海燕，王建军，杨建军，基于完全模糊LDA的人脸识别，载《2008年模式识别国际会议论文集》，2008年，第1-4页。；杨伟，严宏，王建军，杨建军，使用完全模糊LDA进行人脸识别，载《2008年模式识别国际会议论文集》，2008年，第1-4页。
[28] J.Ye，J.Chen，S.Ji，通过半定规划进行判别核和正则化参数学习，载于：《第24届国际机器学习会议论文集》，2007年，第1095-1102页。；叶杰，陈杰，季诗志，基于半定规划的判别核与正则化参数学习，载《第24届机器学习国际会议论文集》，2007年，第1095-1102页。
[29] Ye J.Ye，S.Ji，J.Chen，通过二次约束二次规划学习判别分析中的核矩阵，载于：第13届ACM SIGKDD国际知识发现和数据挖掘会议论文集，2007年，第854-863页。；J.Ye，S.Ji，J.Chen，通过二次约束二次规划学习判别分析中的核矩阵，载于：第13届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集，2007年，第854-863页。
[30] Ye，J。；李琼，基于QR分解的两阶段线性判别分析，IEEE模式分析与机器智能汇刊，27,6929-941（2005）
[31] Z.Zhang，G.Dai，M.I.Jordan，正则化Fisher判别分析的灵活高效算法，载于《欧洲数据库机器学习和知识发现会议论文集：第二部分，2009年》，第632-647页。；Z.Zhang，G.Dai，M.I.Jordan，正则化Fisher判别分析的灵活高效算法，载于《欧洲数据库机器学习和知识发现会议论文集：第二部分》，2009年，第632-647页。
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，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。