核化正交平衡类鉴别分析

现实生活中数据的分布往往是非线性且不平衡的,传统的线性鉴别方法已经很难提取有效的鉴别信息,于是文中将算法扩展到核空间,提出了基于欠采样技术的核化正交平衡类鉴别分析（KOCBD）的方法。该方法在非线性空间中使用核映射,令少样本类为特定类,在剩余样本中构建其近邻样本集,并重新进行平衡类划分,然后提取鉴别特征。为了得到更具鉴别力的特征,进一步去除特征间的冗余信息,文中为相关性大的类之间所获得的鉴别向量加上正交约束。在Coil₂0和USPS数据库上的实验结果表明,KOCBD方法能够有效地解决非线性空间的类不平衡问题,识别效果有一定程度的提高。