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核判别随机近邻嵌入分析方法: 收藏
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引用; 《计算机辅助设计与图形学学报》2014年第4期26卷 623-631页; 作者：王万良邱虹黄琼芳郑建炜浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023; 为了有效地解决非线性特征提取中存在的鉴别效率和样本外问题,最大限度地保持观测信息,并进一步提高相关方法的降维性能,将核学习的方法应用到判别随机近邻嵌入分析方法中,提出一种核判别随机近邻嵌入分析方法.通过引入核函数,将原空间...; 为了有效地解决非线性特征提取中存在的鉴别效率和样本外问题,最大限度地保持观测信息,并进一步提高相关方法的降维性能,将核学习的方法应用到判别随机近邻嵌入分析方法中,提出一种核判别随机近邻嵌入分析方法.通过引入核函数,将原空间中的样本映射到高维核空间中,构建了用于反映同类和异类数据间相似度的联合概率表达式;在此基础上,引入线性投影矩阵生成对应子空间数据;最后在类内Kullback-Leiber(KL)散度最小和类间KL散度最大的准则下建立目标泛函.该方法突出了异类样本间的特征差异,使样本变得线性可分,从而提高了分类性能.在COIL-20图像库和ORL,Yale经典人脸库上进行实验,验证了文中方法的分类鉴别能力.; 来源：详细信息评论

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