一种解决大规模数据集问题的核主成分分析算法

• 作者: 史卫亚 薛向阳 郭跃飞
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 核主成分分析 Gram矩阵 大规模数据集 协方差无关 特征分解
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 2153-2159
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 3903字
• 语种: 中文

摘要

提出一种大规模数据集求解核主成分的计算方法.首先使用Gram矩阵生成一个Gram-power矩阵,根据线性代数的理论可知,新形成的矩阵和原先的Gram矩阵具有相同的特征向量.因此,可以把Gram矩阵的每一列看成核空间迭代算法的输入样本,这样,无须使用特征分解即可迭代地计算出核主成分.该算法的空间复杂度只有O(m);在大规模数据集的情况下,时间复杂度也降低为O(pkm).实验结果表明了所提出算法的有效性.更为重要的是,在大规模数据集的情况下,当传统的特征分解技术无法使用时,该方法仍然可以提取非线性特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛向阳	复旦大学计算机科学与技术系	60	1472	21.0	37.0
2	郭跃飞	复旦大学计算机科学与技术系	21	239	8.0	15.0
3	史卫亚	复旦大学计算机科学与技术系	1	37	1.0	1.0