【摘 要】
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提出了一种利用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)实现的高维数据特征提取新方法。首先,通过对训练样本特征的特殊扩展,将最优投影向量的数学表达推导成与LSSVR算法相同的形式。
【机 构】
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数字控制技术与应用江西省重点实验室,江西九江332005
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提出了一种利用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)实现的高维数据特征提取新方法。首先,通过对训练样本特征的特殊扩展,将最优投影向量的数学表达推导成与LSSVR算法相同的形式。这样就可以通过对数据集回归,求取最优投影向量。再利用核技巧,将数据集由输入空间映射到高维特征空间,用线性方法实现非线性特征提取。最后,从理论证明了:1)所提方法的线性特征提取与主元分析(PCA)方法结果完全一致。2)相对于PCA,所提方法更适合高维数据的情况。3)所提方法的非线性特征提取与KPCA完全等价,是从另一角度对KPCA的解释。
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