两种偏最小二乘特征提取方法的比较

摘要

偏最小二乘法是解决自变量和因变量关系的一种常用的特征提取方法。同时可以用来对因变量进行回归,或者引入类别标识信息提取更有区分性的特征。在引入类别标识信息提取特征的过程中,偏最小二乘方法可以通过常用的两种方法进行求解,一种是非线性迭代的偏最小二乘法,另一种是基于奇异值分解的偏最小二乘法。本文通过分析两种方法在求解过程上的差异,以及在心音分类上的性能,对两种偏最小二乘方法进行了比较。