一种新的GPCA方法

摘要

Generalized PCA(简写GPCA)是主成分分析(PCA)的一个非线性推广方法,主要用于数据压缩和特征提取.在经典的GPCA方法中,每个训练数据在构建主成分时的作用是相同的.然而,在许多实际问题中,训练数据的意义和作用是不同的,通常有些数据比其它数据更为重要,对于重要的数据我们应给予充分的重视,而对于不可信数据(可能是异常数据),应限制其作用.文中给每个训练数据赋予一个置信权重,将训练数据视为样本空间的模糊点,研究了基于模糊点数据的GPCA方法.数值实验表明,该方法能够有效控制异常点对主成分的影响,同时,该方法也为数据先验信息的利用提供了一个可行的途径.