极小化类内散布度的大间距非线性鉴别分析

作者：张伟伟; 陈秀宏

来源：计算机工程与应用, 2010, (23): 194-197.

• 大间距分类器
• 支持向量机
• 非线性鉴别分析
• 核方法
• 类内散布 large margin classifier
• Support Vector Machine(SVM)
• nonlinear discriminant analysis
• kernel function
• within class scatter

提出了一种新的非线性鉴别分析算法——极小化类内散布的大间距非线性鉴别分析。该算法的主要思想是将原始样本映射到更高维的空间中,利用核技术对传统的大间距分类算法进行改进,在新的高维空间中利用再生核技术寻找核鉴别矢量,使得在这个新的空间中核类内散度尽可能的小。在ORL人脸数据库上进行实验,分析了识别率及识别时间,结果表明该方法具有一定优势。

• 出版日期2010
• 单位江南大学