针对多观测样本分类问题,提出一种基于Kernel Discriminant Canonical Correlation(KDCC)来实现多观测样本分类的模型.该算法首先......

在传统的统计模式识别中,由于单观测样本的分类受到样本数量的限制,导致最终的识别效果不够理想。针对这一不足,文中提出基于稀疏......

为建立高维空间样本分布的最佳覆盖为目标来实现覆盖分类,该文提出基于L1范数凸包数据描述的多观测样本分类算法。首先对训练集的......

针对多观测样本的二分类问题,提出适合多观测样本的基于LS-SVM的新分类算法。每次分类中,待分类的模式使用多观测样本集进行表示,......

针对具有多观测样本的相似不完整数据分类问题,提出基于SVM和多观测样本的相似数据分类算法.每类数据的多观测样本集由属于同一模......