基于支持向量机优化参数的集成多核典型相关分析

摘要：

提出一种可有效处理多个数据集合之间变量关系的集成多核典型相关分析方法,构造一个特殊的核函数,使其更好地将原始样本数据映射到高维空间;基于支持向量机,在选择一个优化参数的基础上最大化多组数据集变量间的关系,以寻求整体相关性最大.在多特征手写体数字库上的实验证明,相比传统的典型相关分析与核典型相关分析方法,基于优化参数的集成多核典型相关分析方法具有更优的性能.

关键词：优化核参数、集成多核典型相关分析法、支持向量机、惩罚因子

所属期刊栏目：38

分类号：TP301.6;F244(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目“样本难以获取条件下的湿地高光谱遥感分类方法研究”41406200

在线出版日期：2018-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：258-262