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基于QR分解和支持向量的伪逆LDA
引用本文:吴秀清,范丽亚.基于QR分解和支持向量的伪逆LDA[J].聊城大学学报(自然科学版),2011(4):1-5.
作者姓名:吴秀清  范丽亚
作者单位:聊城大学数学科学学院
基金项目:国家自然科学基金资助项目(10871226);山东省自然科学基金资助项目(ZR2009AL006)
摘    要:为了降低计算复杂性,本文提出了三种基于QR分解和支持向量的伪逆线性判别分析法.通过对UCI数据库中的Wine和Iris数据进行对比实验,验证了本文所提算法对分类问题的有效性和实用性.

关 键 词:伪逆LDA  QR分解  支持向量  错分率

Pseudo-inverse LDA Based on QR-decomposition and Support Vectors
WU Xiu-qing FAN Li-ya.Pseudo-inverse LDA Based on QR-decomposition and Support Vectors[J].Journal of Liaocheng University:Natural Science Edition,2011(4):1-5.
Authors:WU Xiu-qing FAN Li-ya
Institution:WU Xiu-qing FAN Li-ya (School of Mathematicas Science,Liaocheng University,Liaocheng 252059,China)
Abstract:In order to reduce computational complexity,three kinds of pseudo-inverse linear discriminant analysis methods based on QR-decomposition and support vectors are presented in this paper.Based on Wine and Iris datasets taken from UCI database,experiments compared with pseudo-inverse LDA show that the effectiveness and practicality of the three methods for classification results.
Keywords:pseudo-inverse LDA  QR-decomposition  support vector  misclassification rate
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