基于支持向量机和线性判别分析的维数约减方法及其应用

• 作者: 杨波
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报(英文版)
• 学科: 工学
• 关键词: 分类信息 模式识别 维数约减(DR) 支持向量机 线性判别分析
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 页码范围: 306-312
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 850字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-1120.2009.04.010

摘要

目前已提出的一些基于支持向量机的维数约减方法,但其投影矩阵的获得仅考虑支持向量机的类间间隔,而忽略了数据中的类内信息.本文首次提出了一种基于支持向量机和线性判别分析的维数约减方法,称之为DRSL.DRSL实现了类间和类内信息的有效组合,能有效拟合数据中类间和类内结构,使得所获投影矩阵能够提高后续分类器的推广能力.实验验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨波	南京航空航天大学信息科学与技术学院	3	86	2.0	3.0