本文關鍵詞：非歐框架下的線性判別分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

分類號： 學校代碼： 10165 1000753 密級： 學 號：20121 遣掌師耗大學 碩士學位論文 ② 非歐框架下的線性判別分析 作者姓名： 張晶 學科、專業(yè)： 應用數(shù)學 研究方向： 模式識別與人工智能 導師姓名： 姜偉副教授 2015年5月 萬方數(shù)據(jù) 學位論文獨創(chuàng)性聲明 本人承諾：所呈交的學位論文是本人在導師指導下所取得的研究成果。論文中除特別加以標注和致謝 的地方外，不包含他人和其他機構已經(jīng)撰寫或發(fā)表過的研究成果，其他同志的研究成果對本人的啟示和所 提供的幫助，均已在論文中做了明確的聲明并表示謝意。 學位論文作者簽名： 邀函 學位論文版權的使用授權書 本學位論文作者完全了解遼寧師范大學有關保留、使用學位論文的規(guī)定，及學校有權保 留并向國家有關部門或機構送交復印件或磁盤，允許論文被查閱和借閱。本文授權遼寧師范 大學，可以將學位論文的全部或部分內容編入有關數(shù)據(jù)庫并進行檢索，可以采用影印、縮印 或掃描等復制手段保存、匯編學位論文，并且本人電子文檔的內容和紙質論文的內容相一致。 保密的學位論文在解密后使用本授權書。 學位論文作者簽名： 邋 指導教師簽名： f l 簽名日期： 沙k 年 ／月1日 0 1 萬方數(shù)據(jù) 遼寧師范大學碩士學位論文 摘要 隨著信息時代的到來，人們在許多實際問題中經(jīng)常會遇到大量高維數(shù)據(jù)。由于維數(shù) 過高，，分析和處理這些數(shù)據(jù)時，會給我們的計算帶來巨大的負擔，同時也導致了“維數(shù) 災難"問題。因此，為了得到大量冗余信息掩蓋下的真實數(shù)據(jù)結構并且避免維數(shù)災難問 題，數(shù)據(jù)降維方法應運而生。它作為解決“維數(shù)災難"問題的途徑在相關領域中起著至 關重要的作用，也是研究者們重點研究課題。 本文重

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