Fisher准则K-L变换和SVM在分类中的应用

被引：4

作者：

李国齐

赵广社

孙照莹

机构：

[1] 西安交通大学自动控制研究所

来源：

计算机工程与应用 | 2006年 / 19期

关键词：

Fisher准则; K-L变换; SVM(支持向量机); 分类; 映射; 投影;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

摘要：

在模式分类问题中,利用Fisher准则及K-L变换将样本数据从高维特征空间映射到低维特征空间以提取特征;而SVM(支持向量机)引进核函数隐含的映射把低维特征空间中的样本数据映射到高维特征空间来实现分类。文章利用三种方法对鸢尾属植物数据集的分类进行仿真试验,并对仿真结果进行分析比较,给出了三种方法在模式分类应用中的异同以及他们之间的内在联系和区别。

引用

页码：147 / 150+157 +157

页数：5

共 8 条

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