论文部分内容阅读
基于核的主分量分析(Kernel PCA)能够提取数据的非线性特征,但其性能受核参数的影响非常大.提出了一种新的基于特征空间中非高斯分布估计的核参数优化算法.该方法基于Kernel PCA中最优的参数应能导致特征空间中数据具有高斯分布的思想,通过对特征空间中数据的非高斯性结构进行分析,从反面估计其对高斯分布的逼近程度.采用该方法对各种数据进行实验都有很好的效果,表明了该方法的有效性.