کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4969728 | 1449981 | 2017 | 36 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Regularized max-min linear discriminant analysis
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل خطی مکرر مرتب شده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
SSSCCCPAPACSDPPCA - PCAShannon entropy - آنتروپی شانونSemidefinite programming - برنامه نویسی نیمه تمامLinear discriminant analysis - تجزیه و تحلیل خطی خطیPrincipal component analysis - تحلیل مولفههای اصلی یا PCALDA - تخصیص پنهان دیریکلهSmall sample size problem - مشکل کوچک اندازه نمونهDimensionality reduction - کاهش ابعاد، فروکاهی ابعاد
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Several dimensionality reduction methods based on the max-min idea have been proposed in recent years and can obtain good classification performance. In this paper, inspired by the idea, we develop max-min linear discriminant analysis (MMLDA), which maximizes the minimum ratio of each two-class scatter measure to the within-class scatter measure. However, the method ignores equal emphasis on the distances between class centers and there may be room to improve the classification performance. We then propose regularized max-min linear discriminant analysis (RMMLDA), which introduces the Shannon entropy and the corresponding distance difference regularization terms based on MMLDA. The changing trends of distances between class centers can be precisely controlled in optimization and the separation between classes can be emphasized approximately equally. As a result, RMMLDA may obtain better classification performance. Experiments on synthetic data sets and three publicly available data sets demonstrate its effectiveness.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 66, June 2017, Pages 353-363
Journal: Pattern Recognition - Volume 66, June 2017, Pages 353-363
نویسندگان
Guowan Shao, Nong Sang,