巴拉昌德，蒂亚格拉詹;拉维·科塔里 在子空间分类中引入局部性和软性。 （英语） Zbl 0926.68127号 PAA，模式分析。申请。 2，第1期，53-58（1999）. 摘要：子空间分类器根据模式与不同向量子空间的距离对模式进行分类。早期的子空间分类模型基于单个类位于唯一子空间的假设。在后来的扩展中，局部性被引入到子空间分类中，允许一个类与多个子流形相关联。因此，局部子空间分类器是一种分段线性分类器，与全局子空间方法进行的线性分类相比，它的功能更强大。基于在分类过程中引入局部性和软性，我们对基本子空间分类方法进行了扩展。通过（子空间）将模式聚类为簇来引入局部性，通过允许模式与多个簇关联来引入软性。我们引入局部性和软性的动机基于这样一个前提，即通过引入局部性，可以减少偏差，但代价是可能增加方差。通过引入软性（或聚合），可以减少方差。因此，通过引入局部性和软性，我们避免了局部性通常引入的高方差的可能性。我们推导了适当的算法来构造子空间分类器的局部软模型，并给出了用该算法获得的结果。 引用于1文件 MSC公司： 68吨10 模式识别、语音识别 关键词：子空间分类器;局部子空间分类器 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Balachander}和\textit{R.Kothari}，PAA，模式分析。申请。2，编号1，53-58（1999；Zbl 0926.68127） 全文： 内政部