一种鲁棒的概率核主成分分析模型

• 作者: 李彪 杨芸 王帅磊
• 来源期刊: 海军航空工程学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 鲁棒降维 EM算法 聚类分析 核方法 隐变量模型
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 制导与控制
• 页码范围: 415-422
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6809字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7682/j.issn.1673-1522.2016.04.003

摘要

大数据时代面临的数据维数越来越高，对数据降维处理越发显得重要。经典的主成分分析模型已被证明是一种有效的数据降维方法。但它在处理非线性、存在噪声和异常点的数据时存在效果较差的问题。对此，文章提出了一种鲁棒概率核主成分分析模型。该模型将核方法与基于高斯隐变量模型的极大似然框架相结合，用多元t分布作为先验分布，以同时解决主成分分析在这3个方面的弊端。提出混合鲁棒概率核主成分分析模型，使其可直接用于对混合的非线性数据进行降维和聚类分析。在不同数据集上进行的实验结果表明，与标准的混合概率核主成分分析模型相比，文中模型在数据聚类方面有更高的准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李彪	海军航空工程学院基础部	28	79	5.0	8.0