【摘 要】
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提出一种更简洁的用于主要成分分析(PCA)及其非线性分析的公式.给出一个含有规则化项的原始权空间的约束最大优化问题,应用核技巧来解决其对偶问题.该公式同最小二乘支持向量
【基金项目】
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国家“十五”重大科技专项基金资助项目 (2 0 0 1BA10 2A0 6 11) .
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提出一种更简洁的用于主要成分分析(PCA)及其非线性分析的公式.给出一个含有规则化项的原始权空间的约束最大优化问题,应用核技巧来解决其对偶问题.该公式同最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器相似.遵循常规的SVM方法,将输入空间的数据映射到高维特征空间,然后使用核技巧,利用主对偶约束最大优化来解释线性和非线性PCA分析问题.其优点在于对偶问题适用于高维输入空间,而原始问题在N很大时能被更好地解决.
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