最佳鉴别矢量集在无监督模式下的扩展

摘要：

基于Fisher准则函数的最佳鉴别矢量集是一种重要的有监督特征提取方法,在模式识别领域有着重要的影响.提出一种将最佳鉴别矢量集扩展到无监督模式下的方法,其基本思想是通过定义的模糊Fisher准则函数将Fisher线性判别扩展成一种半模糊聚类算法,通过该算法求得最佳鉴别矢量和模糊散布矩阵,进而构造出最佳鉴别矢量集.实验表明,在聚类有效性、分类准确率均优于无监督模式下常用的主成分分析特征提取算法.

关键词：最佳鉴别矢量集、无监督模式、Fisher准则、半模糊聚类

所属期刊栏目：3

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：教育部优秀人才支持计划资助项目NCET-04-0496;教育部重点科学研究资助项目105087

在线出版日期：2009-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：511-522