基于有效线性判别零空间理论的模式识别算法

针对现有模式识别分析方法中普遍存在的子空间优化与"小样本"问题,首先阐释了有效零空间与有效线性判别零空间核心原理;其次,通过研究了原始空间中总体、类间散布矩阵与有效零空间、有效值域空间上的总体、类间散布矩阵关于特征值与特征向量之间的关联关系,获取了类内散布矩阵零空间、值域空间上关于Fisher线性判别率的关键结论;最后,基于上述理论,设计出一种改进的线性判别子空间模式识别算法。通过相关数据集模拟实验表明,I-VLDNS算法在模式识别分析性能、精确度以及鲁棒性上均得到进一步优化与提高。

I-VLDNS:一种改进的线性判别子空间模式识别算法

针对现有模式判别分析方法中普遍存在的子空间优化与"小样本"问题,首先剖析总体、类内以及类间三种散布矩阵的零空间的物理含义,深入阐释有效零空间与有效线性判别零空间核心原理;其次,研究始空间中总体、类间散布矩阵与有效零空间、有效值域空间上的总体、类间散布矩阵关于特征值与特征向量之间的关联关系,并且获取类内散布矩阵零空间、值域空间上关于Fisher线性判别率的关键结论;最后,基于有效线性判别零空间理论,设计出一种改进的线性判别子空间模式识别算法,即I-VLDNS。通过相关数据集模拟实验表明,I-VLDNS算法在模式识别分析性能、精确度以及鲁棒性上均得到进一步优化与提高。