【摘 要】
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针对现有的基于Fisher准则的线性特征提取方法存在的不足,提出了一种新的改进的Fisher特征提取方法。通过重新定义类内散度矩阵与类间散度矩阵,削弱了边缘样本与边缘类别的影响,提高了准则模型的准确性,进而提高了判别矢量的特征提取能力。同时,也给出了一种实用的求解具有统计不相关的最优判别矢量集的方法,实验结果表明,算法得到的最优判别矢量具有更好的特征提取能力。
【机 构】
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广东工业大学信息工程学院,上海电力学院电力与自动化工程学院
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针对现有的基于Fisher准则的线性特征提取方法存在的不足,提出了一种新的改进的Fisher特征提取方法。通过重新定义类内散度矩阵与类间散度矩阵,削弱了边缘样本与边缘类别的影响,提高了准则模型的准确性,进而提高了判别矢量的特征提取能力。同时,也给出了一种实用的求解具有统计不相关的最优判别矢量集的方法,实验结果表明,算法得到的最优判别矢量具有更好的特征提取能力。
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