基于GHA的核主成分分析及其应用

文中提出了一种将GHA(Generalized Hebbian Algorithm)学习规则应用到核主成分分析的新方法,它结合了核主成分分析和GHA学习规则的优点,既能利用核主成分分析的方法方便地提取数据的非线性特征,又能避免在大样本数据的情况下运算复杂和存储空间大的问题。实验证明了该方法的可行性和高效性。     

基于核方法的Web挖掘研究

基于词空间的分类方法很难处理文本的高维特性和捕获文本语义概念．利用核主成分分析和支持向量机。提出一种通过约简文本数据维数抽取语义概念、基于语义概念进行文本分类的新方法．首先将文档映射到高维线性特征空间消除非线性特征，然后在映射空间中通过主成分分析消除变量之间的相关性，实现降维和语义概念抽取，得到文档的语义概念空间，最后在语义概念空间中采用支持向量机进行分类．通过新定义的核函数，不必显式实现到语义概念空间的映射，可在原始文档向量空间中直接实现基于语义概念的分类．利用核化的GHA方法自适应迭代求解核矩阵的特征向量和特征值，适于求解大规模的文本分类问题．试验结果表明该方法对于改进文本分类的性能具有较好的效果．     

基于核的特征提取技术及应用研究

该文分析了一般主成分分析在处理非线性问题上存在的不足，阐述了基于核的主成分分析方法，并将其首次应用到综合评价中，应用结果表明：基于核的主成分分析方法具有优秀的特征提取性能，采用不同形式的核函数基本上能获得相同精度的特征提取效果，文末指出为提高运算速度，减少内存要求和降低复杂度，可在KPCA中结合主动学习的方法。     

结合DCT与KPCA的人脸识别

核主成分分析是主成分分析在核空间中的非线性推广,能有效应用于人脸识别,但是识别过程时间开销过大仍是待解决的问题。提出了一种结合离散余弦变换和核主分量分析的人脸识别方法。对人脸图像进行离散余弦变换,选择部分系数重建图像,采用核主分量分析的方法提取人脸特征,采用最近邻分类器进行识别。在ORL人脸库上的仿真结果表明所提出的方法速度快,综合性能优于核主成分分析方法。     

一种基于核主成分特征组合的人脸识别方法

提出了一种基于核主成分特征组合的人脸识别方法。首先利用主成分分析,获得原始输入图像的二阶特征脸图像;然后运用核主成分分析分别抽取原始图像和二阶特征脸图像的核主成分特征,最后将它们组合成一个组合特征向量,进行人脸识别。在ORL人脸库上的实验表明,两种图像的核主成分特征分别有着良好的特点,取得了较好的识别效果,优于核主成分分析和二阶特征脸的结果。     

局部切空间对齐算法的核主成分分析解释

基于核方法的降维技术和流形学习是两类有效而广泛应用的非线性降维技术,它们有着各自不同的出发点和理论基础,在以往的研究中很少有研究关注两者的联系。LTSA算法利用数据的局部结构构造一种特殊的核矩阵,然后利用该核矩阵进行核主成分分析。本文针对局部切空间对齐这种流形学习算法,重点研究了LTSA算法与核PCA的内在联系。研究表明,LTSA在本质上是一种基于核方法的主成分分析技术。     

基于小波分析和KPCA的人脸识别

本文探讨了基于核函数的主成分分析方法在人脸识别中的应用，首先对人脸进行haar小波分析，得到对应的人脸小波系数，再通过计算其内积核函数实现从低维空间到高维空间的非线性映射，对高维数据进行主成分分析得到用于分类的主成分，最后采用支持向量机进行分类，实验结果表明，该方法具有良好的分类性能和鲁俸性。     

非线性特征提取和LSSVM在化工过程故障诊断中应用

提出利用非线性特征提取（核主成分分析（KPCA）和核独立成分分析）消除数据的不相关性,降低维数。核主成分分析利用核函数把输入数据映射到特征空间,进行线性主成分分析计算提取特征;核独立成分分析在KPCA白化空间进行线性独立成分分析（ICA）变换提取独立成分。提取的特征作为最小二乘支持向量机分类器的输入,构建融合非线性特征提取和最小二乘支持向量机的智能故障分类方法。研究了该方法应用到某石化企业润滑油生产过程的故障诊断中的有效性和可行性。     

SAR图像的快速核主成分分析识别方法

提出一种基于张量代数的核主成分分析方法来进行特征提取。该方法可以有效避免维数过高导致计算消耗过大,并合理利用已知训练样本的类别信息。算法先对每一类目标使用核主成分分析手段以形成其各自的特征空间;再通过张量积将所有的特征映射到一高维线性空间;随后直接在此空间上进行线性的主成分分析,即可构造出了适宜的特征空间。其既能有效反映各类样本特征,又能比直接使用核主成分的方法极大降低计算所需的消耗。目标识别实验表明,该方法与直接使用核主成分方法构造特征空间的方法进行比较,在保持识别效果的前提下,可以明显降低计算的消耗与存储的需求。     

基于聚类的核主成分分析在特征提取中的应用

本文分析了一般主成分分析在处理非线性问题上的不足,阐述了核主成分分析方法及其计算速度的缺陷,提出了基于聚类的核主成分分析方法。试验结果显示:基于聚类的核主成分分析方法具有好的特征提取性能,相比核主成分分析大大提高了特征提取的速度。