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基于近似零范数的稀疏核主成成分算法
被引量:
3
1
作者
谭龙
何改云
+1 位作者
潘静
庞彦伟
《电子测量技术》
2013年第9期27-30,共4页
核主成成分分析(KPCA)是一种有效的数据降维方法,其降维过程是计算待降维样本与所有训练样本核函数的线性叠加,所以其计算量依赖于训练样本的大小,致使降维效率很低。为了提高KPCA降维效率,提出利用近似的零范数对叠加系数施加稀疏约束...
核主成成分分析(KPCA)是一种有效的数据降维方法,其降维过程是计算待降维样本与所有训练样本核函数的线性叠加,所以其计算量依赖于训练样本的大小,致使降维效率很低。为了提高KPCA降维效率,提出利用近似的零范数对叠加系数施加稀疏约束,能够得到稀疏性很好的系数。降维时,去除大量系数为零的训练样本,所以能够显著提高降维速度。通过实验还发现该算法对离群点具有不错的鲁棒性,换句话说当训练人脸数据库中加入非人脸图像时能够较好的克服这些非人脸图像的影响。
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关键词
核主成成分分析
近似的零范数
稀疏约束
鲁棒性
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职称材料
题名
基于近似零范数的稀疏核主成成分算法
被引量:
3
1
作者
谭龙
何改云
潘静
庞彦伟
机构
天津大学电子信息工程学院
天津大学机械工程学院
天津职业技术师范大学电子工程学院
出处
《电子测量技术》
2013年第9期27-30,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61271412
61172121)
文摘
核主成成分分析(KPCA)是一种有效的数据降维方法,其降维过程是计算待降维样本与所有训练样本核函数的线性叠加,所以其计算量依赖于训练样本的大小,致使降维效率很低。为了提高KPCA降维效率,提出利用近似的零范数对叠加系数施加稀疏约束,能够得到稀疏性很好的系数。降维时,去除大量系数为零的训练样本,所以能够显著提高降维速度。通过实验还发现该算法对离群点具有不错的鲁棒性,换句话说当训练人脸数据库中加入非人脸图像时能够较好的克服这些非人脸图像的影响。
关键词
核主成成分分析
近似的零范数
稀疏约束
鲁棒性
Keywords
kernel principal component analysis
an approximate zero norm
a sparse eonstraint~ robustness
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于近似零范数的稀疏核主成成分算法
谭龙
何改云
潘静
庞彦伟
《电子测量技术》
2013
3
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