【摘 要】
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针对线性判别分析(LDA)在多类高维小样本模式的分类中存在的"小样本问题"和"次优性问题",提出了一种基于最大散度差判别准则的监督维数约简方法。首先,构造类内和类间离散度函数;然后采用最大散度差判别准则设计最佳判别目标函数,得到映射矩阵和提取分类特征。该方法省略了求解逆矩阵过程,从而避免了传统的LDA存在的小样本问题;最后,在真实飞机图像数据库上的识别实验结果验证了该算法的有效性。
【机 构】
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郑州大学西亚斯国际学院,郑州,451150
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针对线性判别分析(LDA)在多类高维小样本模式的分类中存在的"小样本问题"和"次优性问题",提出了一种基于最大散度差判别准则的监督维数约简方法。首先,构造类内和类间离散度函数;然后采用最大散度差判别准则设计最佳判别目标函数,得到映射矩阵和提取分类特征。该方法省略了求解逆矩阵过程,从而避免了传统的LDA存在的小样本问题;最后,在真实飞机图像数据库上的识别实验结果验证了该算法的有效性。
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