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基于分块和核参数选择的KPCA研究  
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【英文题名】 Research on KPCA Based on Block and Kernel Parameter Selection
【作者】 孙运莲;
【导师】 徐勇;
【学位授予单位】 哈尔滨工业大学;
【学科专业名称】 计算机科学与技术
【学位年度】 2010
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 哈尔滨工业大学
【网络出版投稿时间】 2011-06-22
【基金】 广东省自然科;国家自然科学;
【关键词】 特征提取; 核方法; KPCA; 分块KPCA; 核参数选择;
【英文关键词】 feature extraction; kernel methods; KPCA; BKPCA; kernel parameter selection;
【中文摘要】 自从二十世纪九十年代以来,核方法已经被广泛应用于模式识别与机器学习领域。作为一种基于非线性映射的非线性方法,核方法等价于先将原始数据通过非线性映射变换到一高维空间后的线性特征提取手段,其优势在于核方法允许研究者在原始数据对应的高维特征空间使用线性方法来分析和解决问题,不需要直接对数据进行映射。因此与普通的非线性方法相比,核方法的计算负担要小很多。另一方面,一般的非线性方法映射的维数往往过高不受控制,而核方法能够有效地规避“维数灾难”问题。基于核函数的主成分分析(KPCA)是模式分类问题中最常见的核方法之一。KPCA的执行等效于:首先使用非线性映射将样本变换到一个新的特征空间,然后在此特征空间中实施主成分分析(PCA)的方案。作为一种非线性主成分分析方法,尤其是对存在复杂的非线性关系的原始数据进行特征提取时,KPCA相比PCA能提取到更有利于分类的特征。 KPCA同PCA一样,是一个全局方法,因此使用KPCA提取特征时,只能提取到整体特征而忽略了局部特征。在局部特征很重要的情况下,使用KPCA进行特征提取将会丢掉很多有可能很重要的局部信息。作为对原始KPCA的改进,本文第一次提出将分块机制引入KPCA,...
【英文摘要】 Kernel methods have been widely used in pattern recognition and machine learning fields since 1990s. Kernel methods are non-linear methods based on non-linear mapping. Its implementation is equivalent to the implementation of a linear method in a high-dimensional feature space induced by a non-linear mapping. The outstanding advantage of kernel methods is that it provides the approach to apply linear analysis methods in feature space without the computation of mapping. Hence, feature extraction using kernel...
【更新日期】 2011-07-08

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