文件名称：Discriminant Analysis via Support Vectors:Discriminant Analysis via Support Vectors code-matlab开发
文件大小：277KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-21 10:35:21
matlab
在本文中，我们展示了如何支持向量机 (SVM) 用作 $k$-最近邻 (kNN) 的强大工具分类器。 一种新颖的多类降维方法， 通过支持向量（SVDA）进行判别分析，由使用支持向量机。 核映射思想用于推导非线性版本，通过支持向量 (SVKD) 进行核判别。 在SVDA中，只涉及支持向量来获得变换矩阵。 因此，计算复杂度可以是基于内核的特征提取大大减少。 实验在几个标准数据库上进行的显示有明显的改进基于LDA的识别。
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