کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10361216 | 870041 | 2005 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Linear dimensionality reduction using relevance weighted LDA
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The linear discriminant analysis (LDA) is one of the most traditional linear dimensionality reduction methods. This paper incorporates the inter-class relationships as relevance weights into the estimation of the overall within-class scatter matrix in order to improve the performance of the basic LDA method and some of its improved variants. We demonstrate that in some specific situations the standard multi-class LDA almost totally fails to find a discriminative subspace if the proposed relevance weights are not incorporated. In order to estimate the relevance weights of individual within-class scatter matrices, we propose several methods of which one employs the evolution strategies.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 38, Issue 4, April 2005, Pages 485-493
Journal: Pattern Recognition - Volume 38, Issue 4, April 2005, Pages 485-493
نویسندگان
E.K. Tang, P.N. Suganthan, X. Yao, A.K. Qin,