【摘 要】
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PCA（principal component analysis）是一种常用的特征提取方法，LDA（linear discrimin antanalysis）是一种常用的数据分类方法。然而，传统PCA投影数据没有区分数据的类标签，传统LDA投
【机 构】
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陕西师范大学物理学与信息技术学院,西安航空学院机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11574192);中央高校基本科研基金资助项目(GK201301009);陕西省自然科学基础研究计划工业攻关项目(2016GY-110)
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PCA（principal component analysis）是一种常用的特征提取方法，LDA（linear discrimin antanalysis）是一种常用的数据分类方法。然而，传统PCA投影数据没有区分数据的类标签，传统LDA投影数据没有消除数据间的相关性，分类效果都不理想。针对该问题进行研究，设计出了一种WPCA—LDA（weighted principal componentanalysis—lineardiscrimin antanalysis）分类方法。该方法首先对样本数据进行预处理
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