【摘 要】
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典型相关分析(CCA)的目的是通过最大化两组数据间的相关性来抽取典型成分获得降维特征,供其后的分类学习和识别.因此CCA通常仅作为分类学习的特征预处理工具,独立于其后的分类器设计.如此提取的特征未必能保证对分类有利,因而不可避免地会影响分类器的性能.针对此不足,借助正则单纯形的几何特性设计类标号,并分别将其与输入样本作为适合相关处理的两组数据,通过直接最大化样本与其类标号间的个体相关性,设计出一个
【机 构】
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南京航空航天大学理学院;南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏南京,210016 南京航空航天大
【出 处】
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第三届中国数据挖掘学术会议(CCDM2009)
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典型相关分析(CCA)的目的是通过最大化两组数据间的相关性来抽取典型成分获得降维特征,供其后的分类学习和识别.因此CCA通常仅作为分类学习的特征预处理工具,独立于其后的分类器设计.如此提取的特征未必能保证对分类有利,因而不可避免地会影响分类器的性能.针对此不足,借助正则单纯形的几何特性设计类标号,并分别将其与输入样本作为适合相关处理的两组数据,通过直接最大化样本与其类标号间的个体相关性,设计出一个基于相关性的多类分类器(Correlation-based Multi-class Classifier, CMC),不仅免除了预处理过程,同时也克服了退化至LDA的风险,更好地发挥了相关分析的优势.进一步通过与经验核相结合,获得了具有更强分类性能的核化版非线性分类器EK-CMC.在人工数据集和部分UCI数据集上的实验结果验证了该方法的有效性.
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