基于类内类间离散度的分类器设计方法 被引量：5

1

作者 郭亚琴 王正群 《信息技术》 2010年第5期35-37,共3页

提出了一种基于类内类间离散度的最小距离分类器设计方法。该方法解决了分类过程中样本点分散和样本不可分问题。基本思想是:利用训练样本定义类内类间离散度矩阵,根据对离散度矩阵的分析,建立目标函数,求解目标函数,得到一组最优解。... 提出了一种基于类内类间离散度的最小距离分类器设计方法。该方法解决了分类过程中样本点分散和样本不可分问题。基本思想是:利用训练样本定义类内类间离散度矩阵,根据对离散度矩阵的分析,建立目标函数,求解目标函数,得到一组最优解。在分类时,应用最优解进行加权定义,从而获得更好的识别结果。采用UCI标准数据集实验,实验结果表明该算法具有一定的优越性。 展开更多

关键词 分类 最小距离分类器 类内类间离散度 最优解

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一种基于类内聚集度和类间离散度的特征集提取方法 被引量：1

2

作者 廖帅 王扬钧 +1 位作者 姜楠 段金虎 《航天电子对抗》 2017年第6期34-36,共3页

雷达辐射源信号识别是雷达对抗信号处理中的关键技术,特征提取和选择是其中的重要一环。由于受噪声等多种因素影响,信号最重要的特征常常难以发现,特征提取一般采用经验式的方法。为消除特征提取的主观性和提高准确识别率,给出了类内聚... 雷达辐射源信号识别是雷达对抗信号处理中的关键技术,特征提取和选择是其中的重要一环。由于受噪声等多种因素影响,信号最重要的特征常常难以发现,特征提取一般采用经验式的方法。为消除特征提取的主观性和提高准确识别率,给出了类内聚集度和类间离散度的定义,并提出了一种基于类内聚集度和类间离散度的特征集评价准则。基于该准则,采用特征排序选择的搜索策略,可以从雷达辐射源信号原始特征集中挑选出品质优良的特征子集,从而实现对雷达辐射源信号的准确识别。 展开更多

关键词 雷达辐射源 信号识别 类内聚集度 类间离散度 特征选择

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基于最大散度差的保序分类算法

3

作者 郝伟 刘忠宝 《西安石油大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第4期123-126,共4页

分类算法主要存在问题:(1)无法充分利用样本的分布特征;(2)无法保持样本的相对关系不变;(3)无法解决大规模分类问题。对此,提出了一种基于最大散度差的保序分类算法RPCM,该方法利用线性判别分析算法中的类间离散度和类内离散度来表征样... 分类算法主要存在问题:(1)无法充分利用样本的分布特征;(2)无法保持样本的相对关系不变;(3)无法解决大规模分类问题。对此,提出了一种基于最大散度差的保序分类算法RPCM,该方法利用线性判别分析算法中的类间离散度和类内离散度来表征样本的分布特征,通过保持各类样本中心相对关系不变来实现样本相对关系不变。理论分析表明:RPCM的对偶形式与最小包含球等价。在核心向量机的基础上提出了RPCM-CVM算法,该算法可用来解决大规模分类问题,标准数据集上的比较实验验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 最大散度差 保序分类 类间离散度 类内离散度

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用于人脸识别的两类主成分分析融合 被引量：6

4

作者 杨军 张秀琼 +1 位作者 高志升 袁红照 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第1期194-195,199,共3页

分析了基于总体离散度矩阵和总类间离散度矩阵的主成分分析的原理。利用两种方法分别提取人脸特征并进行识别。对两种方法获得的结果进行了特征层融合和决策层融合,基于ORL人脸数据库的实验表明该方法的识别性能优于单一的主成分分析方法。

关键词 人脸识别 主成分分析 总体离散度矩阵 类间离散度矩阵 数据融合

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基于敏感度因子与故障隔离度的模拟电路测点选择 被引量：1

5

作者 赵鹏 王友仁 +1 位作者 崔江 罗慧 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2010年第6期80-83,86,共5页

提出了一种基于类内类间敏感度因子与故障隔离度的新方法对模拟电路测试节点进行优选。计算电路各测点采样数据的类内与类间距离离散度来定义测点敏感度因子,根据敏感度因子大小对待优选测点进行重新排序,利用KNN网络计算重排序测试节... 提出了一种基于类内类间敏感度因子与故障隔离度的新方法对模拟电路测试节点进行优选。计算电路各测点采样数据的类内与类间距离离散度来定义测点敏感度因子,根据敏感度因子大小对待优选测点进行重新排序,利用KNN网络计算重排序测试节点的故障隔离组(度),最后优选出能辨识全部预设故障的最优测试节点集。实验结果证明:新方法得出的最优测点集包含的测点数量更少,该方法可以优选出相比其他文献方法故障诊断效率更高的同等规模的测试节点集合。 展开更多

关键词 模拟电路故障诊断 可测节点设计 类内类间离散度 故障敏感度因子 故障隔离度

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间距判别投影及其在表情识别中的应用 被引量：4

6

作者 甘炎灵 金聪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第5期1413-1418,共6页

针对全局降维方法判别信息不足,局部降维方法对邻域关系的判定存在缺陷的问题,提出一种新的基于间距的降维方法——间距判别投影(MDP)。首先,根据类的中心均值的异类近邻关系定义描述类边缘的边界向量;在这个基础上,MDP重新定义类间离... 针对全局降维方法判别信息不足,局部降维方法对邻域关系的判定存在缺陷的问题,提出一种新的基于间距的降维方法——间距判别投影(MDP)。首先,根据类的中心均值的异类近邻关系定义描述类边缘的边界向量;在这个基础上,MDP重新定义类间离散度矩阵,同时,使用全局的方法构造类内离散度矩阵;然后,MDP借鉴判别分析思想建立衡量类间距的准则,并通过类间距最大化增强样本在投影空间中的可分性。对MDP在人脸表情数据库JAFFE和Extended Cohn-Kanade上进行表情识别实验,并且跟传统的降维方法主成分分析(PCA)、最大间距准则(MMC)和边界Fisher分析(MFA)进行对比,实验结果表明,所提算法能够有效提取更具区分性的低维特征,比其他几种方法分类精度更高。 展开更多

关键词 降维 间距 判别投影 类间离散度 类内离散度 表情识别

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文本分类中信息增益算法的改进

7

作者 杨敬妹 王学军 《计算机时代》 2013年第9期45-46,49,共3页

分析了信息增益方法的不足,并将类内离散度、类间离散度和权重协调因子应用到信息增益算法上,提出了一种改进的信息增益算法。实验表明,该方法在分类效果上与经典算法相比有一定的提高。

关键词 特征选择 信息增益 类内离散度 类间离散度 权重协调因子

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融合磁极效应和数据分布特征的最大间隔学习机

8

作者 刘忠宝 张兴芹 王文莉 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第6期645-651,共7页

基于几何边界的分类方法是一种典型的智能分类方法,已有的一些方法不仅忽略数据的分布特性,而且没有考虑不同样本对分类结果的影响,因而分类精度有待于进一步提高.鉴于此,受磁极效应启发,该文提出一种新颖的融合磁极效应和数据分布特征... 基于几何边界的分类方法是一种典型的智能分类方法,已有的一些方法不仅忽略数据的分布特性,而且没有考虑不同样本对分类结果的影响,因而分类精度有待于进一步提高.鉴于此,受磁极效应启发,该文提出一种新颖的融合磁极效应和数据分布特征的最大间隔学习机.该模型构造的分类超平面距离一类尽可能近,而距离另一类尽可能远,尽量地将这2类分开.该模型利用类内离散度和类间离散度来刻画数据分布特征,以期在分类决策时将数据的分布形状考虑在内.此外,模糊隶属度的引入突出了不同样本对分类结果的影响.在UCI标准数据上的比较实验表明该方法是有效的. 展开更多

关键词 分类 磁极效应 数据分布 类内离散度 类间离散度

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面向无线传感网络的涉密信息安全动态预警方法

9

作者 沈伍强 梁哲恒 +2 位作者 张金波 沈桂泉 伍江瑶 《传感技术学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期2148-2152,共5页

无线传感网络采用分布式控制方法,静态安全机制无法适应动态环境下的安全需求,并且无法实时响应安全威胁。为此,提出一种面向无线传感网络的涉密信息安全动态预警方法。利用二进制算法选取传感网络节点中的历史特征信息子集并对其进行编... 无线传感网络采用分布式控制方法,静态安全机制无法适应动态环境下的安全需求,并且无法实时响应安全威胁。为此,提出一种面向无线传感网络的涉密信息安全动态预警方法。利用二进制算法选取传感网络节点中的历史特征信息子集并对其进行编码,根据类内离散度和类间离散度的比值,选择不变的历史入侵信息传感数据特征。将入侵信息预设为动态观测序列,利用前向算法计算出无线传感网络所处的安全状态值,结合该值完成安全性动态预警。仿真结果表明,所提方法的数据篡改捕获率始终在97%以上、平均绝对误差及相对均方误差低于0.35、均方根误差小于1.35,能够有效动态预警,保护无线传感网络安全。 展开更多

关键词 无线传感网络 涉密信息动态预警 前向算法 类内离散度 类间离散度 历史入侵信息 异常链路

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一种改进的线性判别分析法在人脸识别中的应用 被引量：12

10

作者 覃志祥 丁立新 +2 位作者 简国强 秦前清 李元香 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期211-213,共3页

提出了一种新的基于LDA的人脸识别算法。该方法重新定义了样本的类间散布矩阵,在原始的定义基础上增加了一种径向基函数(RBF)调节类间距离,使得在选择投影方向时能更好地分开各类样本;同时该方法在类间散布矩阵与类内散布矩阵的特征分... 提出了一种新的基于LDA的人脸识别算法。该方法重新定义了样本的类间散布矩阵,在原始的定义基础上增加了一种径向基函数(RBF)调节类间距离,使得在选择投影方向时能更好地分开各类样本;同时该方法在类间散布矩阵与类内散布矩阵的特征分解的基础上,通过变换求出符合Fisher准则的最优投影方向,可以证明这样得到的投影方向同时具有正交性与统计不相关性。通过ORL人脸数据库的数值实验,表明了该算法比传统算法有更好的性能。 展开更多

关键词 线性判别分析 样本类间离散度 样本类内离散度 特征提取 人脸识别

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基于优化的LDA算法人脸识别研究 被引量：26

11

作者 庄哲民 张阿妞 李芬兰 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期2047-2049,共3页

提取低维人脸特征是人脸识别系统中极其关键的一步。线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。本文提出了一种优化的LDA算法,该方法克服了传统的LDA算法用于人脸识别时存在的问题:通过重新定义样本类间离散度矩... 提取低维人脸特征是人脸识别系统中极其关键的一步。线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。本文提出了一种优化的LDA算法,该方法克服了传统的LDA算法用于人脸识别时存在的问题:通过重新定义样本类间离散度矩阵使传统的Fisher准则能够最优化,克服了边缘类对选择最佳投影方向的影响;同时,利用因数分解的方法避免了对矩阵求逆,解决了小样本问题。依据经验选取适当的e值,得到最佳的识别效果。实验结果表明,人脸识别效果优于传统LDA方法。 展开更多

关键词 线性判别分析(LDA) 人脸识别 类间离散度 类内离散度 特征提取

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利用标准化LDA进行人脸识别 被引量：22

12

作者 余冰 金连甫 陈平 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期302-306,共5页

线性判别分析 (LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法 提出一种基于LDA的人脸识别方法———标准化LDA ,该方法克服了传统LDA方法的缺点 ,重新定义了样本类间离散度矩阵 ,在原始定义的基础上增加一个由类间距离决定的可变... 线性判别分析 (LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法 提出一种基于LDA的人脸识别方法———标准化LDA ,该方法克服了传统LDA方法的缺点 ,重新定义了样本类间离散度矩阵 ,在原始定义的基础上增加一个由类间距离决定的可变权函数 ,使得在选择投影方向时 ,能够更好地分开各个类的样本 ;同时 ,它采用一种合理而有效的方法解决矩阵奇异的问题 ,即保留样本类内离散度矩阵的零空间 ,因为这个空间包含了最具有判别能力的信息 在这个零空间里 ,寻找对应于样本类间离散度矩阵的较大特征值的特征向量作为最后降维的转换矩阵 实验结果显示 ,在人脸识别中 ,与传统LDA方法相比 ,该方法有更好的识别率 展开更多

关键词 线性判别分析(LDA) 样本类间离散度 样本类内离散度 小样本集合问题 边缘类

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改进的线性判别分析算法 被引量：11

13

作者 刘忠宝 王士同 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第1期250-253,共4页

线性判别分析是一种有效的特征提取方法,但其存在两个缺陷:小样本问题和秩限制问题。为了解决上述问题,提出一种改进的线性判别分析算法ILDA。该方法引进类间离散度标量和类内离散度标量,通过求解样本各维的权值达到特征提取的目的。若... 线性判别分析是一种有效的特征提取方法,但其存在两个缺陷:小样本问题和秩限制问题。为了解决上述问题,提出一种改进的线性判别分析算法ILDA。该方法引进类间离散度标量和类内离散度标量,通过求解样本各维的权值达到特征提取的目的。若干标准人脸数据集和人工数据集上的实验表明ILDA在特征提取方面的有效性。 展开更多

关键词 特征提取 线性判别分析 类间离散度标量 类内离散度标量

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基于对称线性判别分析算法的人脸识别 被引量：4

14

作者 王伟 张明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期3352-3353,3356,共3页

小样本问题的存在使得类内离散度矩阵为奇异阵,因此求解线性判别分析(LDA)算法的广义特征方程存在病态奇异问题。为解决此问题,在已有算法的基础上,引入镜像图像来扩大样本容量,并采用Sw零空间的方法求得Fisher准则函数的最优解。通过在... 小样本问题的存在使得类内离散度矩阵为奇异阵,因此求解线性判别分析(LDA)算法的广义特征方程存在病态奇异问题。为解决此问题,在已有算法的基础上,引入镜像图像来扩大样本容量,并采用Sw零空间的方法求得Fisher准则函数的最优解。通过在ORL和Yale标准人脸库上的实验结果表明,人脸识别效果优于传统LDA方法、独立成分分析(ICA)方法以及二维对称主成分分析(2DSPCA)方法。 展开更多

关键词 线性判别分析 小样本问题 镜像图像 零空间 类间离散度 类内离散度

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利用Mahalanobis距离进行人脸表情的识别 被引量：2

15

作者 屈志毅 黄鹤鸣 孔令旺 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期66-68,共3页

提出了利用Mahalanobis距离进行人脸表情识别的方法．首先将待分类的图像样本集进行坐 标变换,使得变换以后类间离散度尽可能大而类内离散度尽可能小,即使变换以后的Fisher准则函数 取得极大值,在新的坐标下求每个待分类样本到各类均值... 提出了利用Mahalanobis距离进行人脸表情识别的方法．首先将待分类的图像样本集进行坐 标变换,使得变换以后类间离散度尽可能大而类内离散度尽可能小,即使变换以后的Fisher准则函数 取得极大值,在新的坐标下求每个待分类样本到各类均值向量的Mahalanobis距离,从而将待分类的 样本归到Mahalanobis距离最小的类中去,通过实验得到了平均80．25％的识别率． 展开更多

关键词 人脸表情识别 MAHALANOBIS距离 类内离散度距阵 类间离散度距阵 FISHER准则

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基于互信息的热点词发现和突发性话题检测研究 被引量：2

16

作者 翟东海 王佳君 +1 位作者 聂洪玉 崔静静 《西藏大学学报（社会科学版）》 CSSCI 2013年第4期82-87,共6页

针对舆情监测中现存的热点词提取方法精度不高、速度不快的问题,文章采用互信息作为热点词突发性的度量手段,并使用类间离散度作为调节因子来构建热点词的突发性度量公式。在此基础上,构造了改进后的动态突发性向量空间模型,并用于网络... 针对舆情监测中现存的热点词提取方法精度不高、速度不快的问题,文章采用互信息作为热点词突发性的度量手段,并使用类间离散度作为调节因子来构建热点词的突发性度量公式。在此基础上,构造了改进后的动态突发性向量空间模型,并用于网络中突发性热点话题的发现与追踪。实例验证结果表明,文章提出的改进方法能够获得很好的准确度P、召回率R和F度量。 展开更多

关键词 互信息 突发性度量 类间离散度

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改进的LDA算法及秩限制问题研究 被引量：3

17

作者 刘忠宝 王士同 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第32期17-20,共4页

针对经典线性判别分析中存在的秩限制和小样本问题,通过改进原有的Fisher准则,提出了一种改进的线性判别分析算法ILDA,以克服秩限制问题并同时解决了小样本问题。重点研究了ILDA在解决样本类间离散度矩阵秩限制方面的有效性。在多个国... 针对经典线性判别分析中存在的秩限制和小样本问题,通过改进原有的Fisher准则,提出了一种改进的线性判别分析算法ILDA,以克服秩限制问题并同时解决了小样本问题。重点研究了ILDA在解决样本类间离散度矩阵秩限制方面的有效性。在多个国际标准数据集和人工数据集上实验的结果表明ILDA算法不仅有效地突破了秩限制,达到提取更多判别特征的目的,而且具有良好的识别效果。 展开更多

关键词 线性判别分析 类间离散度矩阵 类内离散度矩阵 秩限制问题

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一种改进的线性判别分析算法MLDA 被引量：3

18

作者 刘忠宝 王士同 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第11期239-242,共4页

线性判别分析(LDA)是模式识别方法之一,已广泛应用于模式识别、数据分析等诸多领域。线性判别分析法寻找的是有效分类的方向。而当样本维数远大于样本个数(即小样本问题)时,LDA便束手无策。为有效解决线性判别分析法的小样本问题,提出... 线性判别分析(LDA)是模式识别方法之一,已广泛应用于模式识别、数据分析等诸多领域。线性判别分析法寻找的是有效分类的方向。而当样本维数远大于样本个数(即小样本问题)时,LDA便束手无策。为有效解决线性判别分析法的小样本问题,提出了一种改进的LDA算法——MLDA。该算法将类内离散度矩阵进行标量化处理,有效地避免了对类内离散度矩阵求逆。通过实验证明MLDA在一定程度上解决了经典LDA的小样本问题。 展开更多

关键词 特征提取 线性判别分析(LDA) 小样本问题 类间离散度矩阵 类内离散度矩阵 标量化

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基于改进LDA算法的人脸识别 被引量：3

19

作者 齐兴敏 尹朝庆 李智博 《计算机与数字工程》 2007年第8期31-32,37,共3页

提出一种基于改进LDA的人脸识别算法,该算法克服传统LDA算法的缺点,重新定义样本类间离散度矩阵和Fisher准则,从而保留住最有辨别力的信息,增强算法的识别率。实验结果证明该算法是可行的,与传统的PCA+LDA算法比较,具有较高的识别率。

关键词 LDA PCA 识别率 样本类间离散度矩阵 样本类内离散度矩阵

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一种改进的线性判别分析算法在人脸识别中的应用 被引量：6

20

作者 刘忠宝 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2011年第7期89-93,共5页

线性判别分析算法是一种经典的特征提取方法,但其仅在大样本情况下适用。本文针对传统线性判别分析算法面临的小样本问题和秩限制问题,提出了一种改进的线性判别分析算法ILDA。该方法在矩阵指数的基础上,重新定义了类内离散度矩阵和类... 线性判别分析算法是一种经典的特征提取方法,但其仅在大样本情况下适用。本文针对传统线性判别分析算法面临的小样本问题和秩限制问题,提出了一种改进的线性判别分析算法ILDA。该方法在矩阵指数的基础上,重新定义了类内离散度矩阵和类间离散度矩阵,有效地同时提取类内离散度矩阵零空间和非零空间中的信息。若干人脸数据库上的比较实验表明了ILDA在人脸识别方面的有效性。 展开更多

关键词 线性判别分析 类内离散度矩阵 类间离散度矩阵 人脸识别

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