کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
410846 | 679166 | 2007 | 4 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
An unified EM algorithm for PCA and KPCA
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
In this note, from another point of view and in a more general situation, we formulate an EM algorithm for finding the leading eigen-system of any positive semi-definite matrix in a very simple derivation. The proposed EM approach can directly compute not only the eigen-system of sample covariance matrix in data space but also that of kernel matrix. Thus, the proposed algorithm provides an unified framework for EM-based principal component analysis (PCA) and kernel PCA (KPCA). Particularly, when it is applied to KPCA, it is a dual form of the commonly used constrained EM algorithm for performing KPCA. And thus it is a beneficial complementarity or dual description of the constrained EM method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 71, Issues 1–3, December 2007, Pages 459–462
Journal: Neurocomputing - Volume 71, Issues 1–3, December 2007, Pages 459–462
نویسندگان
Haixian Wang, Zilan Hu,