[发明专利]一种基于最大化比率和线性判别分析的数据降维方法在审
| 申请号： | 202110216054.1 | 申请日： | 2021-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN112836671A | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 王靖宇;王红梅;聂飞平;李学龙 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于最大化比率和线性判别分析的数据降维方法，属于图像分类与模式识别领域。包括构建数据矩阵、标签向量和标签矩阵；计算类内协方差矩阵和类间协方差矩阵；构建基于最大化比率和的线性判别分析的优化问题；采用交替优化迭代算法求解能够最大化目标函数的投影矩阵。本发明建立了基于最大化比率和的线性判别分析方法的目标函数，避免了传统线性判别分析倾向于选择小方差、鉴别能力弱的特征的问题，能够选择更有利于分类的特征。不依赖类内协方差矩阵的逆矩阵的计算，不需要进行数据预处理，提高了数据降维方法对原始数据特征的适应性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 最大化 比率 线性 判别分析 数据 方法 | ||
【主权项】：
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