کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
380297 | 1437436 | 2015 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
On the linear discriminant analysis for large number of classes
ترجمه فارسی عنوان
در تجزیه و تحلیل خطی برای تعداد زیادی از کلاس ها
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تجزیه و تحلیل خطی خطی، ردیابی نسبت، یادگیری زیرزمینی، تشخیص چهره، تشخیص الگو
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
We study the challenging problem to classify samples into a large number of classes, and propose the idea of using different Dimensionality-Reduction (DR) projections for different classes of samples. Based on this intuitive idea, the traditional Linear Discriminant Analysis (LDA) and the trace-ratio LDA are formulated to their corresponding new multi-subspace objectives. We justify that certain effects of class-adaptive feature selection are naturally achieved via our multi-subspace DR methods. Experiments on seven datasets show that, our multi-subspace trace-ratio LDA outperform its ratio-trace and single-subspace counterparts, and its advantage is more apparent when the number of classes to be classified is large.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Engineering Applications of Artificial Intelligence - Volume 43, August 2015, Pages 15–26
Journal: Engineering Applications of Artificial Intelligence - Volume 43, August 2015, Pages 15–26
نویسندگان
Yizhen Huang, Yepeng Guan,