【摘 要】
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本文提出了一种新的具有先验类别信息的非线性主元分析算法:PKPCA(Priori Kernel Principal Component Analysis),通过将样本类内差和类间差融入总体方差中,从而达到更好的分
【基金项目】
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国家自然科学基金，山东省青岛市重点实验室基金
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本文提出了一种新的具有先验类别信息的非线性主元分析算法:PKPCA(Priori Kernel Principal Component Analysis),通过将样本类内差和类间差融入总体方差中,从而达到更好的分类目的.提出重构样本库的概念及构建算法,获得稀疏样本库,减少特征向量维数.可以证明KPCA(Kernel Principal Component Analysis)和KFD(Kernel Fisher Discriminant)是PKPCA参数取极限的两个特例.同时可以克服KFD只能求得(类别数-
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