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针对传统PCA方法对离群点鲁棒性差的问题,提出了一种具有更高鲁棒性且自适应权值的PCA方法。在PCA方法的基础上建立了一个加权的重建误差和最小模型,通过引入信息熵来调节重建误差的权值;通过交替优化算法迭代求解模型。在Yale人脸库和UCI数据集上的实验表明该方法具有很好的鲁棒性和识别率。
一种自适应权值的PCA算法
【摘 要】
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针对传统PCA方法对离群点鲁棒性差的问题,提出了一种具有更高鲁棒性且自适应权值的PCA方法。在PCA方法的基础上建立了一个加权的重建误差和最小模型,通过引入信息熵来调节重
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2012年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.50674086,61003169)
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