【摘 要】
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针对具有多模分布结构的高维数据的分类问题，该文提出一种无限最大间隔线性判别投影（iMMLDP）模型。与现有全局投影方法不同，模型通过联合Dirichlet过程及最大间隔线性判别投影（MML
【机 构】
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西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安电子科技大学信息感知技术协同创新中心,西安电子科技大学网络与信息安全学院
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金(61525105);国家自然科学基金(61201292,61322103,61372132);全国优秀博士学位论文作者专项资金(FANEDD-201156);陕西省自然科学基础研究计划(2016JQ6048);航空科学基金(20142081009);上海航天科技创新基金(SAST2015009);航空电子系统射频综合仿真航空科技重点实验室基金~~
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针对具有多模分布结构的高维数据的分类问题，该文提出一种无限最大间隔线性判别投影（iMMLDP）模型。与现有全局投影方法不同，模型通过联合Dirichlet过程及最大间隔线性判别投影（MMLDP）模型将数据划分为若干个局部区域，并在每一个局部学习一个最大边界线性判别投影分类器。组合各局部分类器，实现全局非线性的投影与分类。iMMLDP模型利用贝叶斯框架联合建模，将聚类、投影及分类器进行联合学习，可以有效发掘数据的隐含结构信息，因而，可以较好地对非线性可分数据，尤其是具有多模分布特性数据进行分类。得益于非参数
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