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[期刊论文] 作者：保丽红,
来源：统计学与应用 年份：2020
主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)是机器学习领域中常用的降维方法。本文针对矩阵型数据结构,将一维的降维方法PCA和LDA推广为二维PCA和二维LDA,2DPCA和2DLDA对矩阵型数据...
[学位论文] 作者：保丽红,,
来源：云南财经大学 年份：2020
概率主成分分析模型(PPCA)是基于正态分布的概率潜在变量模型,是针对向量型数据的概率维数约简方法。为将PPCA应用于矩阵型数据,必须先将数据拉直为向量,但通常拉直后的向量型数据维数非常高,PPCA会遭遇维数灾难。因而矩阵变元概率主成分分析模型(BPPCA)被提出,......
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