基于多子空间线性判别分析的特征提取与分类

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为了解决高维小样本数据的分类中Fisherface思想判别分析方法的不足,在最大散度差准则的基础上,提出了利用多线性子空间技术对每类样本进行单独描述的方法,该方法能更准确地反映样本在类内类间的分布关系。在分类中不是以距离作为判别依据,而是按照贝叶斯决策规则得到的隶属置信度作为衡量标准。实验结果表明了该方法的有效性,和同类方法相比,有更高的识别率。
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