【摘 要】
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线性判别分析尽管在许多实际应用中表现良好,但是它在处理含有缺失数据的高维数据集时,效果却很不理想。这一方面是由于线性判别分析方法无法准确地预测或填充缺失数据,另一
【机 构】
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中国矿业大学地下空间智能控制教育部工程研究中心,中国矿业大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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徐州市应用基础研究计划资助项目(KC18069)
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线性判别分析尽管在许多实际应用中表现良好,但是它在处理含有缺失数据的高维数据集时,效果却很不理想。这一方面是由于线性判别分析方法无法准确地预测或填充缺失数据,另一方面是由于在高维情况下,线性判别分析使用的样本协方差矩阵不再是总体协方差矩阵的一个良好估计。因此导致计算出的判别函数值产生很大的偏差。基于随机矩阵理论,采用总体协方差矩阵的Lasso估计,提出了一种处理高维缺失数据集的线性判别分析改进方法。在多种人造及真实数据集上的仿真结果表明,所提方法的分类正确率优于其他同类算法。
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