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线性判别分析(LDA)作为一种降维技术,已成功应用于许多分类问题中,如语音识别、人脸识别、信息提取等领域。本文研究并改进求解迹比问题的两种主要方法:二分法、迭代迹比法(ITR法)。主要研究成果有:给出了一种基于线性插值的求解非线性方程二分法的改进算法;对这两种迭代方法与基于比迹准则的方法进行比较;对于ITR算法,选择好的初始迭代矩阵使得算法的收敛速度有明显的提高;分析了组内样本的相关性对识别精度的影响。