一种用于PCA与MCA的神经网络学习算法

摘要

主元分析（ＰＣＡ）和次元分析（ＭＣＡ）是用于特征提取、数据压缩、频率估计、曲线拟合等信号处理的基本技术．以神经网络来实现ＰＣＡ和ＭＣＡ是当今研究的一大热点，相关矩阵Ｒ的特征值重数不为１时的主、次元分析则是其中一大难题．本文提出了一种新的学习算法，使得在输入数据的相关矩阵含多重特征值时。