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基于Kreǐn空间的两阶段子空间学习
1
作者
薛晖
史娜
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期589-594,共6页
为了解决不定核Fisher判别分析(IKFDA)在处理高维小样本数据时的病态问题,基于Kreǐn空间提出了两阶段的IKFDA学习框架TP-IKFDA;为了解决不定核典型相关分析(IKCCA)在处理高维小样本数据时的过拟合问题,提出了两阶段的IKCCA学习框架TP-I...
为了解决不定核Fisher判别分析(IKFDA)在处理高维小样本数据时的病态问题,基于Kreǐn空间提出了两阶段的IKFDA学习框架TP-IKFDA;为了解决不定核典型相关分析(IKCCA)在处理高维小样本数据时的过拟合问题,提出了两阶段的IKCCA学习框架TP-IKCCA.通过不定核主成分分析(IKPCA)进行降维处理,减弱高维特征所带来的负面影响;然后,在降维后的特征空间中进行Fisher判别分析(FDA)或典型相关分析(CCA).真实数据集上的试验结果表明,与IKPCA、IKFDA以及IKFDA的改进算法相比,TP-IKFDA的分类精度明显提高;TP-IKCCA相较于现有的IKCCA模型泛化性能得到了进一步改善.因此,在处理高维小样本数据时,TP-IKFDA和TP-IKCCA的实际泛化性能优于现有的不定核子空间学习技术.
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关键词
Kreǐn空间
不定
核
不定
核
Fisher判别
分析
不定核典型相关分析
不定
核
主成分
分析
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职称材料
题名
基于Kreǐn空间的两阶段子空间学习
1
作者
薛晖
史娜
机构
东南大学计算机科学与工程学院
东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期589-594,共6页
基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFB1002801)
国家自然科学基金资助项目(61876091)
文摘
为了解决不定核Fisher判别分析(IKFDA)在处理高维小样本数据时的病态问题,基于Kreǐn空间提出了两阶段的IKFDA学习框架TP-IKFDA;为了解决不定核典型相关分析(IKCCA)在处理高维小样本数据时的过拟合问题,提出了两阶段的IKCCA学习框架TP-IKCCA.通过不定核主成分分析(IKPCA)进行降维处理,减弱高维特征所带来的负面影响;然后,在降维后的特征空间中进行Fisher判别分析(FDA)或典型相关分析(CCA).真实数据集上的试验结果表明,与IKPCA、IKFDA以及IKFDA的改进算法相比,TP-IKFDA的分类精度明显提高;TP-IKCCA相较于现有的IKCCA模型泛化性能得到了进一步改善.因此,在处理高维小样本数据时,TP-IKFDA和TP-IKCCA的实际泛化性能优于现有的不定核子空间学习技术.
关键词
Kreǐn空间
不定
核
不定
核
Fisher判别
分析
不定核典型相关分析
不定
核
主成分
分析
Keywords
Kreǐn spaces
indefinite kernel
indefinite kernel Fisher discriminant analysis
indefinite kernel canonical correlation analysis
indefinite kernel principal component analysis
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Kreǐn空间的两阶段子空间学习
薛晖
史娜
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
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