文中借鑒經(jīng)典凸技術(shù)聚類算法中的全局線性降維算法PCA與LDA聚類算法思想,提出了一種改進(jìn)型的PCA降維算法L-PCA,該算法在保證原有樣本協(xié)方差結(jié)構(gòu)不變的前提下,獲取變換矩陣中最重要的主分量進(jìn)行賦權(quán),通過(guò)調(diào)節(jié)類內(nèi)與類間離散矩陣,使得類內(nèi)距離最小化、類間聚類最大化,來(lái)搜索一個(gè)合適的映射子空間來(lái)實(shí)現(xiàn)不同類別數(shù)據(jù)之間的劃分。通過(guò)典型數(shù)據(jù)集下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果很好的驗(yàn)證了L-PCA算法在一階最近近鄰分類器泛化誤差、準(zhǔn)確性以及目標(biāo)數(shù)據(jù)表達(dá)連續(xù)性等方面的良好性能。 

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【文章目錄】：
0 引言
1 降維問(wèn)題的一般性描述
2 L-PCA算法
    2.1 凸技術(shù)下的線性流形學(xué)習(xí)
    2.2 算法思想
    2.3 算法步驟
3 實(shí)驗(yàn)與分析
    3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
    3.2 數(shù)據(jù)集
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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