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基于GHA的核主成分分析及其应用
引用本文:潘石柱,殳伟群,王令群.基于GHA的核主成分分析及其应用[J].微机发展,2006,16(10):23-25.
作者姓名:潘石柱  殳伟群  王令群
作者单位:同济大学控制理论与控制工程学院 上海200092
摘    要: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。

关 键 词:GHA  核主成分分析  特征提取
文章编号:1673-629X(2006)10-0023-03
修稿时间:2006年1月10日

Research and Application of Kernel Principal Component Analysis Based on Generalized Hebbian Algorithm
PAN Shi-zhu,SHU Wei-qun,WANG Ling-qun.Research and Application of Kernel Principal Component Analysis Based on Generalized Hebbian Algorithm[J].Microcomputer Development,2006,16(10):23-25.
Authors:PAN Shi-zhu  SHU Wei-qun  WANG Ling-qun
Abstract:Presents a new method that combines the algorithm of GHA with kernel principal component analysis which can make good use of respective advantage of two algorithms.First,this method uses the algorithm of kernel principal component analysis to extract the nonlinear feature of data.Second,it can also avoid the computational complexity and high dimensionality of space.The experiments had proved this method is feasible and efficient.
Keywords:GHA  kernel principal component analysis  feature extraction  
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