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一种提高Kernel PCA特征提取性能的核优化算法
1
作者
段祎林
田亚爱
《西安石油大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2009年第5期82-85,共4页
基于核的主分量分析(Kernel PCA)能够提取数据的非线性特征,但其性能受核参数的影响非常大.提出了一种新的基于特征空间中非高斯分布估计的核参数优化算法.该方法基于Kernel PCA中最优的参数应能导致特征空间中数据具有高斯分布的思想,...
基于核的主分量分析(Kernel PCA)能够提取数据的非线性特征,但其性能受核参数的影响非常大.提出了一种新的基于特征空间中非高斯分布估计的核参数优化算法.该方法基于Kernel PCA中最优的参数应能导致特征空间中数据具有高斯分布的思想,通过对特征空间中数据的非高斯性结构进行分析,从反面估计其对高斯分布的逼近程度.采用该方法对各种数据进行实验都有很好的效果,表明了该方法的有效性.
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关键词
基于核的主分量分析
特征子空间
独立
分量
分析
最大熵原则
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职称材料
题名
一种提高Kernel PCA特征提取性能的核优化算法
1
作者
段祎林
田亚爱
机构
西安石油大学理学院
出处
《西安石油大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2009年第5期82-85,共4页
基金
国家自然科学基金(编号:10674090)资助项目
文摘
基于核的主分量分析(Kernel PCA)能够提取数据的非线性特征,但其性能受核参数的影响非常大.提出了一种新的基于特征空间中非高斯分布估计的核参数优化算法.该方法基于Kernel PCA中最优的参数应能导致特征空间中数据具有高斯分布的思想,通过对特征空间中数据的非高斯性结构进行分析,从反面估计其对高斯分布的逼近程度.采用该方法对各种数据进行实验都有很好的效果,表明了该方法的有效性.
关键词
基于核的主分量分析
特征子空间
独立
分量
分析
最大熵原则
Keywords
Kernel PCA
sub-feature space
ICA
maximum-entropy principle
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种提高Kernel PCA特征提取性能的核优化算法
段祎林
田亚爱
《西安石油大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2009
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