投影残差分类器

针对声音、图像等高维数据的分类问题,提出了一种快速算法。首先通过非线性特征映射,将各个类别的训练样本集转换到特征空间中,构造相应的特征子空间,然后提取它们的主要特征。特征映射能够降低特征子空间的维数,并增强它们之间的两两正交性,提高了分类的准确性。在进行分类时,该方法将测试样本向各个特征子空间投影,并计算投影残差,测试样本即为投影残差最小的特征子空间的样本。与传统的分类方法不同,快速算法能一次区分多个类别,并具有与支持向量机相同的准确率。又使用了流形学习理论对快速算法进行改进,在保持准确率的前提下,极大地降低了特征子空间的维数,验证了流形学习理论的应用价值。