文件名称：如何估计用于光谱回归判别分析的正则化参数及其内核版本
文件大小：12.65MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-15 04:59:57
Kernel methods
光谱回归判别分析（SRDA）最近已被提出作为解决大规模子空间学习问题的有效方法。 SRDA中有一个可调的正则化参数，这对于算法性能至关重要。 但是，到目前为止，如何自动设置此参数还没有很好地解决。 因此，此正则化参数仅在SRDA中设置为常数，这显然是次优的。 本文提出基于摄动线性判别分析（PLDA）自动估计SRDA的最佳正则化参数。 此外，还开发了两种用于SRDA内核版本的参数估计方法。 一种是从SRDA的最佳正则化参数估计方法中得出的。 另一种是利用PLDA的内核版本。 在许多公共数据库上进行的实验证明了所提出的方法对于面部识别，口头字母识别，手写数字识别和文本分类的有效性。