【摘 要】
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利用经典PCA算法对数据进行分类,所得到的前两个主成分不能代表原始数据的大部分信息,使得分类效果不明显。为了克服这一缺点,提出了一种采用数据预处理技术的加权PCA分类方
【机 构】
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陕西师范大学物理学与信息技术学院;
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划工业攻关项目(2012K09-09);2012年度中央高校基本科研业务费专项资金资助(GK201301008)
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利用经典PCA算法对数据进行分类,所得到的前两个主成分不能代表原始数据的大部分信息,使得分类效果不明显。为了克服这一缺点,提出了一种采用数据预处理技术的加权PCA分类方法,达到较明显的分类效果。该方法首先对样本数据进行归一化处理,将不同尺度的数据规约到同一范围,在此基础上,计算出每个样本在整个数据集合中的权值,接着对归一化后的数据进行均值化或去均值的处理,然后对处理后的样本数据乘以权值来体现其重要程度,最后再利用奇异值分解过程实现主成分分析。计算机仿真结果表明,所提出的方法能很好的将数据分类,与传统PCA法相比,优势明显。
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