核协方差成分分析方法及其在聚类中的应用

来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ysli

【摘要】

：

以降维前后密度总和与Renyi熵的差（Densities-vs-Entropy,D-vs-E）尽量靠近为准则,得到了一种新的特征降维方法,而D-vs-E是由核特征空间的协方差矩阵导出的,因此称为核协方差成

【作者】

：

闫晓波王士同郭慧玲

【机构】

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江南大学数字媒体学院

【出处】

：

计算机科学

【发表日期】

：

2012年9期

【关键词】

：

核熵成分分析核协方差成分分析聚类协方差矩阵高斯核参数雷尼熵 KECA KCCA Clustering Covariance matrix Ga

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以降维前后密度总和与Renyi熵的差（Densities-vs-Entropy,D-vs-E）尽量靠近为准则,得到了一种新的特征降维方法,而D-vs-E是由核特征空间的协方差矩阵导出的,因此称为核协方差成分分析（Kernel Covariance Compo-nent Analysis,KCCA）。将D-vs-E发展为广义D-vs-E（generalized D-vs-E）。KCCA通过将数据投影在使D-vs-E最大的KPCA轴方向得到转换后的低维数据,但是所选取的KPCA轴不一定对应于核矩阵最大的几个特

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