基于自权值线性判别分析算法的图像处理研究

• 作者: 朱建勇 杨辉 蔡莹杰 陆荣秀
• 来源期刊: 华东交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 线性判别分析 降维 局部保持 非高斯数据
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 学科基础与前沿
• 页码范围: 135-142
• 页数: 8页
• 分类号: TP311
• 字数: 5242字
• 语种: 中文

摘要

鉴于传统的线性判别分析(LDA)算法未考虑数据从高维空间嵌入到低维子空间中样本之间的相似性,导致该算法在处理非高斯分布数据时不能取得较好的效果,为此,本文提出了一种改进的自权值线性判别分析算法.改进的模型通过将样本对之间的距离分布转换为样本点之间的权值以区分样本之间的差异性,使模型考虑数据从高维空间嵌入到低维子空间中隐含的局部流形结构,进而提高模型处理非高斯数据的能力.通过人工合成数据和真实数据对改进的模型进行实验验证,表明改进的自权值算法在一定程度上可以改善传统LDA在处理非高斯数据上的降维性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨辉	华东交通大学电气与自动化工程学院	76	653	13.0	20.0
2	陆荣秀	华东交通大学电气与自动化工程学院	26	149	8.0	10.0
3	朱建勇	华东交通大学电气与自动化工程学院	8	31	4.0	5.0
4	蔡莹杰	华东交通大学电气与自动化工程学院	1	0	0.0	0.0