核化正交平衡类鉴别分析

• 作者: 姚永芳 成希 李敏 荆晓远
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 数学
• 关键词: 类不平衡 鉴别特征 核方法
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 133-136
• 页数: 4页
• 分类号: O235
• 字数: 4410字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2015.01.030

摘要

现实生活中数据的分布往往是非线性且不平衡的,传统的线性鉴别方法已经很难提取有效的鉴别信息,于是文中将算法扩展到核空间,提出了基于欠采样技术的核化正交平衡类鉴别分析( KOCBD)的方法。该方法在非线性空间中使用核映射,令少样本类为特定类,在剩余样本中构建其近邻样本集,并重新进行平衡类划分,然后提取鉴别特征。为了得到更具鉴别力的特征,进一步去除特征间的冗余信息,文中为相关性大的类之间所获得的鉴别向量加上正交约束。在Coil 20和USPS数据库上的实验结果表明,KOCBD方法能够有效地解决非线性空间的类不平衡问题,识别效果有一定程度的提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	荆晓远	南京邮电大学自动化学院	52	99	5.0	6.0
2	李敏	南京邮电大学自动化学院	34	36	3.0	4.0
3	成希	南京邮电大学自动化学院	1	0	0.0	0.0
7	姚永芳	南京邮电大学自动化学院	16	20	2.0	2.0