【摘 要】
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数据降维是模式识别的重要组成部分。支持向量鉴别分析(support vector discriminant analysis,SVDA)依最优超平面法线方向投影对数据进行降维,克服了传统方法中假设数据满足
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60673190);江苏省镇江市科技合作计划资助项目(200608)
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数据降维是模式识别的重要组成部分。支持向量鉴别分析(support vector discriminant analysis,SVDA)依最优超平面法线方向投影对数据进行降维,克服了传统方法中假设数据满足高斯分布时,导致无法反映超平面单侧中多类数据间投影距离差异并影响了算法有效性的缺点。提出一种支持向量描述鉴别分析(support vec-tor description discriminant analysis,SVDDA)算法,首先利用支持向量机最优超平面获取样本的类属信息,然后通过SVDD的超球面法线作为投影轴取得样本的投影距离,取两信息的组合作为样本的特征映射。算法利用SVDD的一类紧致超球特性,弥补支持向量鉴别分析的不足。通过人脸识别实验,验证了该算法的有效性。
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