采用核聚类分析的KPCA改进算法

来源 :智能系统学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zmy_java

【摘要】

：

为了解决核主分量分析方法处理大训练样本集时计算代价巨大的问题,在采用子集划分的KPCA算法基础上,提出采用核聚类划分子集,并用每个子集的协方差矩阵的特征值累积贡献率作

【作者】

：

邓貌陈旭陈天翔王徽蓉鲁华祥

【机构】

：

中国科学院半导体研究所,厦门理工学院电子与电气工程系

【出处】

：

智能系统学报

【发表日期】

：

2010年3期

【关键词】

：

核主分量分析核聚类子集划分协方差矩阵特征向量 KPCA kernel clustering partition of training data set

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为了解决核主分量分析方法处理大训练样本集时计算代价巨大的问题,在采用子集划分的KPCA算法基础上,提出采用核聚类划分子集,并用每个子集的协方差矩阵的特征值累积贡献率作为标准来选取相应的特征向量.分别在人工和实际数据集上测试,实验结果显示在同一累积贡献率和给定子集个数的条件下,采用核聚类划分子集总能得到较小尺寸的核矩阵,而核矩阵尺寸的减小有助于改善测试样本的特征提取速度以及降低特征分解核矩阵的时间复杂度.

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