【摘 要】
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边界Fisher分析是一种经典的有监督线性降维方法,被广泛用于高维数据的模式分类.由于边界Fisher分析算法中涉及到矩阵求逆的运算,在数值计算中会产生矩阵的奇异性问题,尤其当
【机 构】
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武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室,西南民族大学计算机科学与技术学院,电子科技大学计算机科学与工程学院,桂林航天工业学院信息工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61379019);中央高校基本科研业务费专项资金(2012211020209);广东省省部产学研结合专项资金(2011B090400477);珠海市产学研合作专项资金(2011A050101005,2012D0501990016);珠海市重点实验室科技攻关项目(2012D0501990026);广西高校科研重点项目(ZD2014147);中国博士后科学基金(2013M540
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边界Fisher分析是一种经典的有监督线性降维方法,被广泛用于高维数据的模式分类.由于边界Fisher分析算法中涉及到矩阵求逆的运算,在数值计算中会产生矩阵的奇异性问题,尤其当样本的个数小于样本的维数时,导致所谓的＂小样本问题＂.采用主成分分析方法对样本数据进行预处理可以克服奇异性问题,然而可能会损失样本的某些判别信息.针对此不足之处,根据矩阵指数的非奇异性,对边界Fisher分析中的散度矩阵进行矩阵指数变换,从而克服了矩阵求逆中的奇异性问题.理论分析表明,该方法等价于零空间上的边界Fisher分析,有效
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