于传帅
- 作品数：1 被引量：0H指数：0
- 供职机构：中国科学院成都计算机应用研究所更多>>
- 发文基金：中国科学院西部之光基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：理学更多>>
- 投影残差分类器
- 2012年
- 针对声音、图像等高维数据的分类问题,提出了一种快速算法。首先通过非线性特征映射,将各个类别的训练样本集转换到特征空间中,构造相应的特征子空间,然后提取它们的主要特征。特征映射能够降低特征子空间的维数,并增强它们之间的两两正交性,提高了分类的准确性。在进行分类时,该方法将测试样本向各个特征子空间投影,并计算投影残差,测试样本即为投影残差最小的特征子空间的样本。与传统的分类方法不同,快速算法能一次区分多个类别,并具有与支持向量机相同的准确率。又使用了流形学习理论对快速算法进行改进,在保持准确率的前提下,极大地降低了特征子空间的维数,验证了流形学习理论的应用价值。
- 于传帅冯勇徐可佳谭治英李玲娜
- 关键词：核方法特征子空间流形学习
