Two linear subpattern dimensionality reduction algorithms

来源 :哈尔滨工业大学学报：英文版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yingchali

【摘要】

：

This paper presents two novel algorithms for feature extraction-Subpattern Complete Two Dimensional Linear Discriminant Principal Component Analysis (SpC2DLDPCA

【作者】

：

贲晛烨孟维晓王泽王科俊

【机构】

：

SchoolofInformationScienceandEngineering,SchoolofElectronicsandInformationEngineering,SchoolofTransp

【出处】

：

哈尔滨工业大学学报：英文版

【发表日期】

：

2012年5期

【关键词】

：

subpattern dimensionality reduction Subpattern COMPLETE TWO DIMENSIONAL LINEAR D

【基金项目】

：

Sponsored by the National Science Foundation of China（ Grant No. 61201370,61100103）, the Independent Innovation Foundation of Shandong University（ Grant No. 2012DX07）

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This paper presents two novel algorithms for feature extraction-Subpattern Complete Two Dimensional Linear Discriminant Principal Component Analysis (SpC2DLDPCA) and Subpattern Complete Two Dimensional Locality Preserving Principal Component Analysis (SpC

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