基于聚类的核矩阵维度缩减

陈才扣; 高林; 高秀梅; 杨静宇

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基于聚类的核矩阵维度缩减

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提出了基于聚类的核矩阵维度缩减技术.它的主要思想是首先利用非线性映射将原始输入空间变换到某高维特征空间,然后根据k-均值聚类算法缩减训练样本的数目,得到一缩减的代表集,利用该代表集计算得到一组标准正交的基向量,构成一个低维的投影子空间.CENPARMI手写体阿拉伯数字库的试验结果证实了所提算法的有效性.

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来源
《数据采集与处理》 |2004年第3期|250-253|共4页
作者
陈才扣; 高林; 高秀梅; 杨静宇;
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作者单位

南京理工大学计算机科学系,南京,210094;

扬州大学信息工程学院,扬州,225001;

南京理工大学计算机科学系,南京,210094;

南京理工大学计算机科学系,南京,210094;

南京理工大学计算机科学系,南京,210094;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
聚类; 核矩阵; 代表集; 手写体数字识别;

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