[发明专利]特征向量降维方法和医学图像识别方法、装置及存储介质

摘要

本发明实施例公开了一种特征向量降维方法和医学图像识别方法、装置及存储介质。其中，特征向量降维方法包括：获取待处理的矩阵集合；将所述矩阵集合映射到正定对称矩阵空间构成黎曼流形；基于黎曼测度核函数，利用主成分分析法计算映射到正定对称矩阵空间的矩阵集合的内积得到核函数矩阵；计算所述核函数矩阵的特征值与特征向量，将所述特征向量降至预设维度，得到降维特征向量。本发明实施例通过采用以黎曼测度核函数作为核函数的主成分分析法对多维矩阵数据进行降维，可以保留矩阵数据中的重要的结构信息，使非线性的数据样本特征也可以被分开，应用到图像处理中可以优化图像处理的结果。

主权项

1.一种特征向量降维方法，其特征在于，包括：获取待处理的矩阵集合；将所述矩阵集合映射到正定对称矩阵空间构成黎曼流形；基于黎曼测度核函数，利用主成分分析法计算映射到正定对称矩阵空间的矩阵集合的内积得到核函数矩阵；计算所述核函数矩阵的特征值与特征向量，将所述特征向量降至预设维度，得到降维特征向量。