10.3321/j.issn:1001-0920.2007.09.017
一种KPCA的快速算法
针对大训练集时核主分量分析(KPCA)的计算代价大、特征提取速度慢等问题,提出一种KPCA的快速算法.该算法通过训练样本在特征空间所张成的子空间的一组标准正交基,将训练集上的KPCA过程,转化为以所有核训练样本在这组基下的坐标为数据集的PCA过程.其求解过程只需特征值分解一个阶数等于基的个数的矩阵,而且对某样本进行特征提取时,只需计算该样本与构成这组基的样本间的核函数.实验结果验证了该算法的有效性.
核主分量分析、标准正交基、核矩阵
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60371044;60574039;国防预研基金413070501
2007-10-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
1044-1048,1057