کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4969602 1449975 2017 11 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Fast Fisher discriminant analysis with randomized algorithms
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل سریع فیشر با الگوریتم های تصادفی
کلمات کلیدی
تجزیه و تحلیل تجزیه و تحلیل فیشر، طرح ریزی تصادفی، نقشه ویژگی تصادفی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Fisher discriminant analysis is a classical method for classification and dimension reduction jointly. Regularized FDA (RFDA) and kernel FAD (KFDA) are two important variants. However, RFDA will get stuck in computational burden due to either the high dimension of data or the big number of data and KFDA has similar computational burden due to kernel operations. We propose fast FDA algorithms based on random projection and random feature map to accelerate FDA and kernel FDA. We give theoretical guarantee that the fast FDA algorithms using random projection have good generalization ability in comparison with the conventional regularized FDA. We also give a theoretical guarantee that the pseudoinverse FDA based on random feature map can share similar generalization ability with the conventional kernel FDA. Experimental results further validate that our methods are powerful.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 72, December 2017, Pages 82-92
نویسندگان
, , , ,