[发明专利]基于核鉴别线性表示的分类方法在审
| 申请号： | 201410026937.6 | 申请日： | 2014-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN103761533A | 公开（公告）日： | 2014-04-30 |
| 发明（设计）人： | 刘茜 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 许方 |
| 地址： | 210044 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于核鉴别线性表示的分类方法，利用训练样本集识别测试样本所属的类别。首先对训练样本集和测试样本中的所有样本分别进行预处理，得到新的训练样本集和新的测试样本，各个样本类别的新的训练样本构成新的子训练样本集，然后计算新的测试样本在各个新的子训练样本集内的重构误差，最后将测试样本归为重构误差最小的新的子训练样本集所对应的那一类，所述预处理为采用核主成分分析方法对待处理样本做降维运算，再对降维后的所有样本做归一化运算。本发明基于核鉴别线性表示的分类方法相较于现有技术大大提高了识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 鉴别 线性 表示 分类 方法 | ||
【主权项】：
基于核鉴别线性表示的分类方法，利用训练样本集识别测试样本所属的类别，首先对训练样本集和测试样本中的所有样本分别进行预处理，得到新的训练样本集和新的测试样本，各个样本类别的新的训练样本构成新的子训练样本集，然后计算新的测试样本在各个新的子训练样本集内的重构误差，最后将测试样本归为重构误差最小的新的子训练样本集所对应的那一类，其特征在于：所述预处理为采用核主成分分析方法对待处理样本做降维运算，再对降维后的所有样本做归一化运算。
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