计算机应用研究

作者：杨中良,李蒙蒙,徐若灏,杨莉芳,尚志刚,

单位：1.郑州大学电气工程学院,郑州450001；2.河南省脑科学与脑机接口技术重点实验室,郑州450001；

关键词：主成分分析,特征变换,子空间,最小主成分,

基金：国家自然科学基金资助项目(U1304602)；；

针对主成分分析算法没有很好地利用数据的类别信息，且最大主成分方向容易导致各类数据重叠的问题，提出一种融合各类最小主成分子空间的特征变换方法。首先将各类数据分别进行主成分分析，由各类最小主成分方向张成各类投影子空间；然后将原始数据在各类子空间投影后的最小主成分子空间进行融合，构成新的特征空间；最后使用KEEL公共数据集对该方法进行测试。结果表明，与其他特征变换方法相比，该方法能够构造出更加利于分类的特征空间，有助于提升分类器的分类精度。

来源：2021年第7期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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