【摘 要】
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基于核化原理，提出核最优变换与聚类中心算法．算法通过非线性变换，将数据映射到核空间，并在核空间中执行最优变换与聚类中心算法，该算法可提取稳健的非线性鉴别特征，解决复杂分布数
【机 构】
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山东工商学院信电学院,西安电子科技大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(60574039,60371044);国家部委预研项目资助(413070501)
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基于核化原理，提出核最优变换与聚类中心算法．算法通过非线性变换，将数据映射到核空间，并在核空间中执行最优变换与聚类中心算法，该算法可提取稳健的非线性鉴别特征，解决复杂分布数据的模式分类问题．同时，基于训练样本在核空间所张成的子空间的一组基，提出一个快速提取鉴别特征的计算方法，解决了一般核方法面临的“大训练集”难题．基于IRIS，YEAST，GLASS等数据的分类实验验证了该方法的有效性．
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