【摘 要】
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当前主流特征提取方法大致有2种研究思路：1）从高维数据的几何性质出发,根据某种寻优准则得到基于原始空间特征的一组特征数更少的新特征;2）从降维误差角度出发,保证降维前后数据
【机 构】
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江南大学数字媒体学院,中北大学电子与计算机科学技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61170122,61272210）
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当前主流特征提取方法大致有2种研究思路：1）从高维数据的几何性质出发,根据某种寻优准则得到基于原始空间特征的一组特征数更少的新特征;2）从降维误差角度出发,保证降维前后数据所呈现的某种偏差达到最小.试图从降维过程中数据分布特征的变化入手,基于广泛使用的Parzen窗核密度估计方法,来审视和揭示Parzen窗估计与典型特征提取方法 LPP、LDA和PCA之间的关系,从而说明这些特征提取方法可统一在Parzen窗框架下进行研究,为特征提取方法的研究提供了一个新的视角.
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