基于类内加权的线性判别分析改进算法

摘要

线性判别分析(LDA)是一种基于统计的特征提取方法,能够较好的提取样本的分类特性,传统的LDA算法认为所有训练样本对分类的贡献是一样的,没有考虑样本类内以及类间的分布关系,针对这个问题,论文提出了类内加权LDA算法,提高算法对边缘类的分类识别能力.