基于一种改进的类内散布矩阵的核鉴别分析法

• 作者: 薛寺中 陈秀宏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 数学
• 关键词: 核鉴别分析 非线性特征抽取 新的核类间散布矩阵 最小距离分类器
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 181-183
• 页数: 3页
• 分类号: O235
• 字数: 3188字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1106-0357

摘要

基于核的非线性判别方法及算法的研究近年来得到广泛的研究.在这些方法中,一个主要的缺点是对L类判别问题,判别向量最多只有L-1个.定义一种改进的核类间散布矩阵,并对两类问题给出改进的核鉴别分析法,该方法克服了以上缺陷.试验结果表明所提出的方法与其他方法相比具有很好的识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈秀宏	江南大学数字媒体学院	90	480	12.0	17.0
2	薛寺中	江南大学数字媒体学院	7	35	4.0	5.0