稀疏保持典型相关分析特征选择与模式识别

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 4次 | 上传用户：cjz8290911

【摘要】

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【作者】

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许洁吴秦梁久祯王念兵张淮

【机构】

：

江南大学物联网工程学院智能系统与网络计算研究所,物联网技术应用教育部工程研究中心,常州大学信息与工程学院

【出处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

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2017年08期

【关键词】

：

sparse preserving projection canonical correlation analysis feature fusion combi

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构建一种基于稀疏保持典型相关分析(Sparsity Preserving Canonical Correlation Analysis,SPCCA)的特征提取算法.在典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)的基础上,利用稀疏保持投影(Sparsity Preserving Projections,SPP)将样本之间的类别信息引入,从而提高识别率.首先,提取同一类训练样本的两组特征向量,由SPP构建稀疏重构权重矩阵;并建立相应的判据准则函数来描述两组特征向量

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