【摘 要】
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主要研究了改善主成分分析（ＰＣＡ）算法鲁棒性的一种实现途径，以提高ＰＣＡ的精度。讨论了ＰＣＡ鲁棒性问题的两种提法。修正ＰＣＡ算法能够在运行过程中自动地识别样本集之中的“劣点”，从而通过迭代计算
【基金项目】
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国家自然科学基金,清华大学智能技术与系统国家重点实验室开放课题基金
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主要研究了改善主成分分析（ＰＣＡ）算法鲁棒性的一种实现途径，以提高ＰＣＡ的精度。讨论了ＰＣＡ鲁棒性问题的两种提法。修正ＰＣＡ算法能够在运行过程中自动地识别样本集之中的“劣点”，从而通过迭代计算加以适当处理来排除对运算精度的影响。对比仿真实验结果表明，鲁棒ＰＣＡ算法较之传统的基于特征值分解的ＰＣＡ算法在鲁棒性上有了较大的改善。
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