主曲线成分分析

摘要：

广泛应用的第一主成分是对数据集的一维线性最优描述,主曲线是第一主成分的非线性推广.线性主成分分析是一种线性分析方法,而数据通常是非线性的.用线性方法分析非线性数据在分析能力上常常是受限的.为此在对线性主成分分析非线性数据研究的基础上,提出了一种新的非线性成分分析方法,即主曲线成分分析.该方法从数据本身出发进行非线性分析,强调非参数特性,能有效地建模非线性数据.实现主曲线成分分析时,采用了改进的神经网络建模方法,该建模方法以其较强的近似性能很好地表达了非线性关系.仿真实验结果表明,主曲线成分分析能很好地解决非线性主成分问题,应用前景广阔.

关键词：图像分析、主曲线、主曲线成分、神经网络

所属期刊栏目：10

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2005-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：499-504