搜索结果: 1-5 共查到“计算机科学技术 线性判别分析”相关记录5条 . 查询时间(0.118 秒)
基于线性判别分析的特征选择
特征选择 线性判别分析 分类
2009/11/30
提出一种新颖的基于特征抽取的特征选择方法，将特征选择问题建模为在子空间中的搜索问题，采用线形判别分析(LDA)的投影思想，对LDA施加一定的限制将其转换为对子空间的搜索优化问题，从而通过解LDA的优化问题得到特征选择的解，进一步把特征选择问题推导简化为对特征的评分和排序过程。通过在UCI机器学习库和Reuters-21578文本数据集上的实验，验证了该方法以较少的特征获得了比全部特征更好的分类结果...
多重核线性判别分析及其权值优化
多重核 核线性判别分析 最大边缘准则
2009/9/25
为了提高非线性分类精度，借鉴在支持向量机(SVM)框架下发展起来的多重核学习方法，针对基于核的线性判别分析(KLDA)构造多重核。进而，使用拉格朗日乘子法优化最大边缘准则(MMC)，提出了多重核权值优化算法。在FERET和CMU PIE人脸图像库上的实验表明，与基于单个核的LDA相比，多重核线性判别分析能够达到更高的分类性能。
基于改进的双向二维线性判别分析的人脸识别
改进的双向二维线性判别分析方法 压缩 投影矩阵
2009/7/17
针对传统的二维线性判别方法提取出的人脸特征系数维数大的问题，提出一个改进的双向二维线性判别分析方法GB2DLDA。双向压缩类内和类间散布矩阵，用压缩后的散布矩阵构成两个Fisher鉴别准则函数，求出两个投影矩阵，然后人脸图像矩阵向投影矩阵投影，提取出特征系数。实验证明在相同识别率下，用此方法提取的特征系数维数明显少于其它二维线性判别分析方法。在选择合适的特征向量的情况下，此方法的识别率要好于其它二...
基于SVM的非相关线性判别分析算法研究
支持向量机 基因表达谱 分类
2009/6/24
基于基因表达谱对组织样本进行分类，在疾病诊断领域，是个非常重要的研究课题。在基因表达数据中，基因的数量（几千个）相对于数据样本（几十个）的个数通常比较多；也就是说，数据的维数相比于数据点的个数来说比较高（这个就是采样不足问题）。过高的维数（特征或基因数）将给分类问题带来极大的挑战。提出了结合非相关线性判别式分析方法（ULDA）和支持向量机（SVM）分类算法，对结肠癌组织样本进行分类识别，并同其他方...
一种新的基于高斯混合模型的线性判别分析
线性判别分析 特征提取 Fisher准则函数 高斯混合模型
2008/5/12
Fisher准则函数的前提条件就是假设每类样本数据满足单峰高斯分布,即各类样本在模式空间的分布近似椭球状,但是当训练样本数据较多且呈多峰分布时,传统的Fisher准则函数并不能准确反映样本数据的分布,显然基于Fisher准则函数的线性判别分析得到的最优判别矢量集也不是最优的。针对这种情况,通过引入高斯混合模型的概念,提出了一种新的基于高斯混合模型的线性判别分析方法,同时也给出了在该模型下的最优判别...