| 基于迹比率的多数据集判别分析维数压缩 |
| |
| 引用本文： | 赵小彤,宋恩彬.基于迹比率的多数据集判别分析维数压缩[J].四川大学学报(自然科学版),2021,58(1):011002-011002-7. |
| |
| 作者姓名： | 赵小彤 宋恩彬 |
| |
| 作者单位： | 四川大学数学学院,四川大学数学学院 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金,其它 |
| |
| 摘 要： | 主成分分析法常被用于维数压缩和特征提取,其在处理单一高维数据集时有很大优势。在很多实际场景中需要联合处理多个数据集,此时传统的主成分分析方法面临很大挑战。本文提出了迹比率主成分分析法,该方法可以提取目标数据相对其他数据特有的低维表示,进而通过迭代算法高效求解。数值算例证实了该方法的优越性。
|
| 关 键 词： | 主成分分析 判别分析 维数压缩 多背景数据集 |
| 收稿时间： | 2019/5/29 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2019/9/30 0:00:00 |
Trace ratio-based dimensionality reduction for discriminative analytics of multiple datasets |
| |
| ZHAO Xiao-Tong,SONG En-Bin.Trace ratio-based dimensionality reduction for discriminative analytics of multiple datasets[J].Journal of Sichuan University (Natural Science Edition),2021,58(1):011002-011002-7. |
| |
| Authors: | ZHAO Xiao-Tong SONG En-Bin |
| |
| Institution: | COLLEGE OF MATHEMATICS SCU,COLLEGE OF MATHEMATICS SCU |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《四川大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《四川大学学报(自然科学版)》下载免费的PDF全文 |
|
