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MBLDA:一种新的多元类间线性判别分析。(英语) Zbl 1428.68263
摘要:线性判别分析(LDA)及其扩展是一组经典的有监督学习降维方法。然而,当某些类与其他类相距较远时,由于类间的平均分散性,LDA很难找到最优方向。此外,由于所涉及的广义特征值问题需要求解,LDAs在求解高维问题时往往比较耗时。本文提出了一种多重类间线性判别分析(MBLDA)的降维方法。MBLDA通过逼近一个最小-最大规划问题的解来寻找变换方向,使得在降维空间中具有很好的可分离性,并且对高维问题的学习速度很快。从理论上证明了该方法可以通过求解欠定齐次线性方程组来处理特殊的广义特征值问题。在人工数据集和基准数据集上的实验结果表明,MBLDA不仅可以将维数降到一个强大的线性判别水平,而且具有较快的学习速度。

理学硕士:
68T05型 人工智能中的学习与自适应系统
62小时30分 分类和区分;聚类分析(统计方面)
软件:
KPCA加LDA
PDF格式 双歧杆菌 引用
全文: 内政部
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