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      電子發(fā)燒友網>電子資料下載>電子論文>網絡協(xié)議論文>近鄰邊界Fisher判別分析

      近鄰邊界Fisher判別分析

      2009-11-21 | rar | 223 | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      將數據集進行合理的維數約簡對于一些機器學習算法效率的提高起著至關重要的影響。該文提出了一種利用數據點鄰域信息的線性監(jiān)督降維算法：近鄰邊界Fisher 判別分析(Neighborhood Margin Fisher DiscriminantAnalysis，NMFDA)。NMFDA 嘗試將每一數據點鄰域內最遠的同類數據點和最近的異類數據點之間的邊界在投影子空間內盡可能地擴大，從而提高基于距離的識別算法的準確率。同時為了解決非線降維問題，提出了KernelNMFDA，通過在幾個標準人臉數據庫上與其它降維算法的對比識別實驗，驗證了提出算法的有效性。
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