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鲁东大学数学与统计科学学院多元统计分析课件 Fisher判别分析。
河北经贸大学数学与统计学学院多元统计分析课件第三章 判别分析。
武汉理工大学应用数理统计课件第七章第二节 判别分析。
线性布施,问题,很多降维方法,提出了基于明确的内核。Fisher判别分析方法,常用的方法之一,得到了改进和扩展。明确的内核扩展到无限的内核,内核,然后不确定判别分析提出了基于模糊会员。此外,加权广义IKDA算法是根据权重函数实现。实验结果显示,t
基于非线性映射的Fisher判别分析
Fisher判别分析
核函数
特征空间
2007/8/27
Abstract提出一种非线性分类方法--基于非线性映射的Fisher判别分析(NM-PDA).首先提取基向量;然后采用Nystrom方法,以基向量为训练样本,将形式未知的非线性映射近似表达为已知形式的非线性映射,这种近似的非线性映射将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征子空间;最后对映射数据进行线性Fisher判别分析.实验采用7组标准数据集,结果显NM-FDA具有较强的分类能力.