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带权稀疏PCA算法及其应用
1
作者
宣士斌
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期46-51,共6页
主成份分析(PCA)算法是特征提取的重要方法之一,由于其本身没有提供更多的分类信息,直接在其上进行识别效果往往并不理想。为了提取PCA特征值中有利于识别的特征信息,提出一种带权稀疏PCA算法。它利用基本PCA算法实现去噪功能,利用Lagra...
主成份分析(PCA)算法是特征提取的重要方法之一,由于其本身没有提供更多的分类信息,直接在其上进行识别效果往往并不理想。为了提取PCA特征值中有利于识别的特征信息,提出一种带权稀疏PCA算法。它利用基本PCA算法实现去噪功能,利用Lagrange乘子方法求得使PCA特征空间中类内距离最小,类间距离最大的一组权值,并利用稀疏PCA(SPCA)算法解决维数约简和保留小特征值对应的特征向量所含的分类信息。在公开人脸数据库上对该算法进行测试,实验结果表明该算法不仅运行速度快,而且有较高的正确识别率。
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关键词
成份
分析
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分析
套索
带权稀疏主成份分析
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题名
带权稀疏PCA算法及其应用
1
作者
宣士斌
机构
四川大学计算机学院
广西民族大学信息科学与工程学院
出处
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期46-51,共6页
基金
国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助重点项目(60736046)
广西自然科学基金(2012GXNSFAA053227)
文摘
主成份分析(PCA)算法是特征提取的重要方法之一,由于其本身没有提供更多的分类信息,直接在其上进行识别效果往往并不理想。为了提取PCA特征值中有利于识别的特征信息,提出一种带权稀疏PCA算法。它利用基本PCA算法实现去噪功能,利用Lagrange乘子方法求得使PCA特征空间中类内距离最小,类间距离最大的一组权值,并利用稀疏PCA(SPCA)算法解决维数约简和保留小特征值对应的特征向量所含的分类信息。在公开人脸数据库上对该算法进行测试,实验结果表明该算法不仅运行速度快,而且有较高的正确识别率。
关键词
成份
分析
线性判别
分析
套索
带权稀疏主成份分析
Keywords
PCA
linear discriminat analysis
lasso, weighted sparse PCA
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
带权稀疏PCA算法及其应用
宣士斌
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
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