高维小样本问题相关论文
随着信息技术的蓬勃发展和数据存储成本的降低,在宏观经济、故障诊断、机器学习等领域,人们期望从繁复无章的海量数据中挖掘出更多......
提出了一种基于向量组的Fisher线性鉴别分析方法。该方法先将原始的高维向量分割为低维的子向量组,再对向量组运用Fisher线性鉴别......
Fisher线性鉴别分析已成为特征抽取的最为有效的方法之一 .但是在高维、小样本情况下如何抽取Fisher最优鉴别特征仍是一个困难的、......
在错误诊断、人脸识别、入侵检测、文本分类等领域,我们经常会遇到单分类问题.以单分类支持向量机为代表的传统单分类算法使用向量......
为了解决高维小样本数据的分类中Fisherface思想判别分析方法的不足,在最大散度差准则的基础上,提出了利用多线性子空间技术对每类......
