一种鲁棒主成分分析(PCA)算法 |
| |
引用本文: | 王松,夏绍玮.一种鲁棒主成分分析(PCA)算法[J].系统工程理论与实践,1998,18(1):9-13. |
| |
作者姓名: | 王松 夏绍玮 |
| |
作者单位: | 清华大学自动化系 |
| |
基金项目: | 国家自然科学基金,清华大学智能技术与系统国家重点实验室开放课题基金 |
| |
摘 要: | 主要研究了改善主成分分析(PCA)算法鲁棒性的一种实现途径,以提高PCA的精度。讨论了PCA鲁棒性问题的两种提法。修正PCA算法能够在运行过程中自动地识别样本集之中的“劣点”,从而通过迭代计算加以适当处理来排除对运算精度的影响。对比仿真实验结果表明,鲁棒PCA算法较之传统的基于特征值分解的PCA算法在鲁棒性上有了较大的改善。
|
关 键 词: | 主成分分析 鲁棒主成分分析 劣点 |
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录! |
| 点击此处可从《系统工程理论与实践》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《系统工程理论与实践》下载免费的PDF全文 |
|