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摘要:
核主成分分析方法是使用核方法将经典的线性算法主成分分析推广到高维空间,用来处理复杂非线性数据的一种常用的特征提取算法,该算法首先在高维空间中计算所有样本之间的核矩阵,然后使用特征分解技术计算核矩阵的特征解,其计算的时间和空间复杂度分别为O(m2)和O(m3).然而在大规模数据集的情况下,由于储存和计算的问题无法进行正常的求解.文中提出首先使用幂迭代方法计算核矩阵的高阶特征解,然后重复使用Schur-Weilandt收缩方法分别计算出核矩阵的其它阶特征解.文中算法在计算过程中,不需要像传统的计算方法那样需要事先存储核矩阵,空间复杂度只有O(m).通过在模拟和真实数据的实验结果充分验证了算法的有效性.
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文献信息
篇名 使用迭代方法求解核主成分分析
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 核主成分分析 核矩阵 大数据集 特征分解 幂迭代
年,卷(期) 2013,(8) 所属期刊栏目 人工智能与算法研究
研究方向 页码范围 1882-1885
页数 4页 分类号 TP311
字数 3970字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 史卫亚 河南工业大学信息科学与工程学院 24 42 3.0 4.0
3 郭跃飞 复旦大学计算机科学技术学院 21 239 8.0 15.0
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研究主题发展历程
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核主成分分析
核矩阵
大数据集
特征分解
幂迭代
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
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11026
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17
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83133
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